[发明专利]遗传算法优化匹配追踪的全波核磁共振信号噪声滤除方法

权利要求书

1.一种遗传算法优化匹配追踪的全波核磁共振信号噪声滤除方法，其特征在于，该方法包括：

步骤1：对核磁共振测深探水仪采集到的一组观测MRS信号X(t)，利用带通滤波的方式对其进行预处理，得到目标频带范围内含噪MRS信号x(t)，同时获得工频谐波干扰频率以及MRS信号频率；

步骤2：建立工频谐波原子库，采用遗传算法优化匹配追踪算法，挑选工频谐波原子，重构工频谐波干扰，并将其从步骤1中含噪MRS信号x(t)中去除；

步骤3：建立MRS信号原子库，采用遗传算法优化匹配追踪算法，挑选MRS信号特征的原子，重构MRS信号，直到满足误差精度要求停止迭代，实现对随机噪声的去除；所述的步骤2中建立工频谐波原子库具体包括：

采用式(2)和式(3)和式(4)对表示为式(1)的工频干扰中的工频频率、相位以及时间长度进行离散化处理，其中：

工频干扰公式为：

式(1)中N_PL表示工频干扰，A表示工频幅值，f表示工频频率，表示相位；

式(2)和式(3)表示为：

采样频率设置为f_s，采样间隔即为

式(4)离散化时间为：

t＝0:t_s:(n-1)·t_s (4)

F表示目标干扰频率，M₁与M₂表示离散化程度与搜索范围；式(5)构造的工频谐波原子库的大小为：

M＝M₁·M₂ (5)；

所述步骤3中构建MRS信号原子库的具体包括：

根据式(8)、式(9)、式(10)对表达为式(6)的MRS信号中的特征参数f_L，进行离散化处理，根据离散化程度与搜索范围由式(11)构造原子库的大小N，表示MRS信号的弛豫时间，f_L表示拉莫尔频率，表示初始相位，其中：

MRS信号表达为式(6)如下：

在上式中E₀，f_L，为MRS信号最主要的四个特征参数，选择f_L，进行离散化，E₀在实际算法过程中由适应度代替；

时间t的离散化为：

t＝0:t_s:(n-1)·t_s (7)

式(8)、式(9)、式(10)对f_L，离散化为：

式(8)(9)(10)中N₁、N₂、N₃为离散化程度与搜索范围，三个参数根据不同的精度需求各自设置，r、p、q分别为取值变量，f_Target为目标信号频率；

式(11)构造的MRS信号原子库的大小N为：

N＝N₁·N₂·N₃ (11)；

步骤2和3中所述采用遗传算法优化匹配追踪算法采用由Holland通过生物学角度观察种群繁衍特征总结提出的寻优算法来寻找最佳原子，具体步骤为：

1)在构建相应原子库之后，将数据转换为初始种群来进行繁衍；

2)将原子与待处理信号的内积作为判定依据，使之内积值大的原子定义为优秀原子予以保留，内积值小的原子定义为劣质原子将其删除；内积如式(12)所示：

Value＝|Signal,Atom| (12)

式(12)中，Value代表适应度值，是评价个体好坏的标志，Signal代表信号，对应种群所处环境，Atom代表每一个原子；

3)由步骤2)中计算得出的待处理信号与每一个原子的适应度值，取出最佳适应度的原子作为最优秀个体；

4)随机选择初始种群中原子两两配对竞争，适应度高原子保留，适应度低的原子剔除，优胜原子的基因参数将重新随机排列形成新原子，然后将新原子遗传至下一代；

步骤1)中，待处理信号为的MRS信号时，原子为4参数数据，将一个MRS原子抽象为一个种群中的个体，所含有的4个参数为该个体的4个“基因”，假设4个参数集合的个数分别为：Q₁、Q₂、Q₃和Q₄，则种群包含的个体总数Q为:

Q＝Q₁·Q₂·Q₃·Q₄ (13)

种群Q包含了全部“基因”所能构成的组合情况，初始种群根据数据总量随机选择合适规模的个体；

步骤3)中待处理信号为MRS信号时还包括，取到一个初始种群内最优秀MRS原子，所述MRS原子具有4个基因，控制其中3个基因不变，在种群内随机选择若干个第4种基因构成一组新原子遗传至下一代，重复4次操作使每一种基因均生成一组新原子，最后形成根据最优原子生成的4组变异原子遗传至下一代。