文献类型：期刊文章

作　　者：李晋[1,2] 张贤[1,2] 蔡锦[1,2]

LI Jin;ZHANG Xian;CAI Jin(Hunan Provincial Key Laboratory of Intelligent Computing and LanguageInformation Processing,Hunan Normal University,Changsha 410081,China;College of Information Science and Engineering,Hunan Normal University,Changsha 410081,China)

机构地区：[1]湖南师范大学智能计算与语言信息处理湖南省重点实验室,长沙410081 [2]湖南师范大学信息科学与工程学院,长沙410081

出　　处：《地球物理学报》

基　　金：国家高技术研究发展计划(863计划)重大项目“深部矿产资源勘探技术”第三课题(2014AA06A602);国家重点研发计划“深地资源勘查开采”重点专项(2018YFC0603202);国家自然科学基金(41404111);湖南省自然科学基金(2018JJ2258);湖南省研究生科研创新项目(CX20190414)联合资助

年　　份：2019

卷　　号：62

期　　号：10

起止页码：3866-3884

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、GEOBASE、GEOREFPREVIEWDATABASE、IC、JST、PA、RCCSE、SCIE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了有效分离矿集区音频大地电磁(AMT)信号中的大尺度强干扰、抑制近源效应,本文提出利用变分模态分解(VMD)和匹配追踪(MP)联合压制AMT强干扰的方法.首先,对比了VMD与经验模态分解(EMD)、固有时间尺度分解(ITD)的处理效果,验证了VMD在避免模态混叠和端点效应方面的优势;讨论了VMD中模态个数对典型大尺度强干扰的去噪性能,并选择合适的模态初步获取待处理信号的重构信息.然后,运用MP对VMD重构信号做二次信噪分离处理,进一步滤除残余的尖脉冲干扰.通过对模拟和实测数据的分析处理,以及与远参考法结果对比,本研究能有效剔除时间域序列中的大尺度强干扰,且重构信号中保留了更多的低频缓变化信息和细节成分,近源干扰得到有效压制;视电阻率-相位曲线更为光滑、连续,低频段的数据质量得到明显改善,其结果能更为真实、可靠地反映地下电性结构信息.

关 键 词：音频大地电磁  强干扰 噪声压制 变分模态分解  匹配追踪  

分 类 号：P631]