[发明专利]基于自适应压缩感知的核信号重构新方法

说明书

基于自适应压缩感知的核信号重构新方法，包括高斯卷积自适应阈值离散小波转换过程和压缩感知自适应感测矩阵构造过程；高斯卷积自适应阈值离散小波转换过程，包括以下步骤：S1：输入中子信号x；S2：对中子信号x稀疏表示；S4：选取阈值；S5：制作阈值‑稀疏度曲线，以最大曲率节点上的阈值作为自适应阈值；S6：得到高斯卷积；S7：设计构造自适应稀疏系数收缩矩阵，确定大系数位置向量；S8：构造自适应有效稀疏基。本发明中，中子信号压缩稀疏度更高、传输速度更快、采样次数更少、重构时间更短，有效优化了脉冲中子铀定量测井仪系统。

技术领域

本发明涉及压缩感知技术领域，尤其涉及基于自适应压缩感知的核信号重构新方法。

背景技术

中子测井信号的获取涉及海量高速(ns级)数据采集传输、重构与处理技术，然而，在传统奈奎斯特(Nyquist)-香农(Shannon)采样定理下的中子测井系统，采集成本较高，从采样压缩到传输、存储，再到重构、分析、处理的过程，测井系统实时性较差。

压缩感知理论的出现，首先，压缩采样可以以少量的观测值重构原始信号，这样既可降低数据采集成本，又能减少测井实验过程中传输重构信号的时长，减少核辐射危害时间；其次，压缩感知理论对噪声信号的处理具有鲁棒性，信号重构其实也是信号降噪的过程；而且，压缩采样的特征之一：仅采集有用信息，决定了压缩感知本身具备一定的数据修复能力，即抗数据丢包能力；再次，压缩感知针对观测值直接进行分析识别，有望改善测井信号的实时性，为在现场分析处理核信号提供理论依据与技术基础；最后，可以在数据采集、噪声分析和核信号传输重构分析处理实时性等方面为野外测井工作系统提供更好的解决方案。

压缩感知在现场中子测井中有着非常重要的革新应用前景。

发明内容

(一)发明目的

为解决背景技术中存在的技术问题，本发明提出基于自适应压缩感知的核信号重构新方法。

(二)技术方案

为解决上述问题，本发明提出了基于自适应压缩感知的核信号重构新方法，包括高斯卷积自适应阈值离散小波转换过程和压缩感知自适应感测矩阵构造过程；

高斯卷积自适应阈值离散小波转换过程，包括以下步骤：

S1：输入中子信号x，x为非稀疏；

S2：对中子信号x稀疏表示，采用sym4 level6小波变换基；生成方差为signam、均值为mu，A、正太概率密度函数在k处的值，如下：

A＝normpdf(k,mu,sigma)；

S3：将稀疏系数与高斯卷积，以扩大“大小系数”的分辨率；

G＝conv(C,A)；

S4：通过方法，选取阈值；

通过阈值，估计确定高斯卷积后的大系数所对应的矩阵位置，以确定稀疏系数θ矩阵大系数相对应的位置；

S5：制作阈值-稀疏度曲线，以最大曲率节点上的阈值作为自适应阈值；

阈值-稀疏度曲线的最大曲率的节点是“大小系数拐点”，大系数与小系数的绝对区分阈值通过计算稀疏系数的最大曲线变换率节点的阈值求得；

S6：得到高斯卷积后sym4 level6，最佳阈值为σ＝14，最佳稀疏度在σ＝109；

S7：设计构造自适应稀疏系数收缩矩阵，确定大系数位置向量；

S8：构造自适应有效稀疏基，

压缩感知自适应感测矩阵构造过程，包括以下步骤：