[发明专利]一种基于稀疏分解阈值设定的大地电磁信号去噪方法

说明书

本发明公开了一种基于稀疏分解阈值设定的大地电磁信号去噪方法，对大地电磁信号时间序列进行等间隔分段并选取高质量数据段，根据高质量数据段的均方根值得到分解阈值，然后判断每一段数据段的均方根值是否小于或等于分解阈值，若小于或等于则为非强干扰数据段；若大于阈值，则数据段为待分解处理的数据段，再构造时频原子利用NPSO(小生境粒子群算法)优化OMP(正交匹配追踪算法)对待分解的数据段进行稀疏分解，直到残余信号均方根值小于或等于分解阈值，最后每段分解后的残余信号和判定为非强干扰数据段依次进行拼接得到去噪后的大地电磁信号。本发明可靠性高，对高质量信号不进行分解，保留更多的有用信息。

技术领域

本发明属于大地电磁信号处理技术领域，具体涉及一种基于稀疏分解阈值设定的大地电磁信号去噪方法。

背景技术

大地电磁探测技术是一项重要的电磁勘探技术，以天然交变电磁场为场源，通过测量地表相互正交的电场和磁场来采集大地电磁数据，再通过计算大地视电阻率值从而达到判别地下电性结构特性的作用。由于天然电磁场频带范围宽、探测深度大，且场源距离太远，导致仪器在地面接收到的大地电磁信号微弱，在时间域中呈现出随机信号的形态。故野外采集的数据不可避免地会受到附近各种电性、磁性噪声信号干扰。针对在矿集区、城市附近进行勘探时，因为高压电缆、无线通讯基站、大型机械设备作业等各种因素影响，所采集的大地电磁数据计算得到的视电阻率-相位曲线过度失真，影响了地下电性结构的可解释性及采集数据本身的可靠性，一直困扰着大部分地球物理工作者。

近年来，新型的现代数字信号处理技术不断发展，大地电磁数据处理主要以信噪辨识等方法为主，其方法为先辨识有噪声的时间域数据段，再使用小波等方法进行滤波处理，在很大程度上改善了低频部分数据，但针对强干扰段的处理具有一定的盲目性，对低频部分造成影响，最近两年，稀疏分解应用到了此领域，主要以Gabor基和正余弦小波基进行信号的求解，由于其限制，针对冲击类的噪声如脉冲、充放电等适用性不强，或多或少的去除了部分有用信号。针对冲击原子完成稀疏表示主要有粒子群算法，但是其算法过于简单，针对形态多样化的冲击原子库以及海量的大地电磁数据，导致在海量大地电磁数据处理中过多的去除了有用信号。同时以上稀疏分解均是凭经验进行稀疏度设置，为了保障精度，一般设置的稀疏度均大于实际稀疏度，这样难免过多的去除了大地电磁有用信息。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足，提供一种基于稀疏分解阈值设定的大地电磁信号去噪方法，其基于研究发现对于大地电磁时间序列，强干扰数据段均方根值明显大于高质量段大地电磁数据，故通过计算高质量的数据段的均方根值来选取稀疏分解的阈值，既能辨识出高质量数据段，又能将大尺度噪声段的干扰稀疏分解后尽可能的符合高质量数据的均方根值特性。同时通过使用NPSO-OMP即小生境粒子群算法优化正交匹配追踪算法进行稀疏分解，更加精准和高效实现去噪。

本发明提供的一种基于稀疏分解阈值设定的大地电磁信号去噪方法，包括如下步骤：

S1：将待处理的大地电磁信号以采样长度为N进行等长度分段，并选择出高质量数据段以及计算出每个高质量数据段的均方根值，再获取分解阈值；

其中，将所有选定的高质量数据段的均方根值中的最大值作为所述分解阈值；

S2：根据所述分解阈值鉴别每个数据段为强干扰数据段或非强干扰数据段；

其中，数据段的均方根值大于所述分解阈值，所述数据段为强干扰数据段，以及将强干扰数据段作为待分解数据段并执行步骤S3；数据段的均方根值小于或等于所述分解阈值，所述数据段为非强干扰数据段；

S3：对所有待分解数据段均采用正交匹配追踪与小生境粒子群算法进行稀疏分解得到去除强干扰的大地电磁信号数据段；