[发明专利]基于过完备字典与压缩感知重构算法的低频大地电磁数据去噪方法有效
| 申请号： | 201910426408.8 | 申请日： | 2019-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN110146929B | 公开（公告）日： | 2020-11-10 |
| 发明（设计）人： | 李广;刘军;刘晓琼;汤井田;路鹏飞 | 申请（专利权）人： | 东华理工大学 |
| 主分类号： | G01V3/40 | 分类号： | G01V3/40;G01V3/38 |
| 代理公司： | 南昌新天下专利商标代理有限公司 36115 | 代理人： | 李炳生 |
| 地址： | 344000*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于过完备字典与压缩感知重构算法的低频大地电磁数据去噪方法，包括：首先利用数学形态滤波从含噪的大地电磁时间序列中提取出粗糙的低频有效信号；然后利用互补集合经验模态分解对粗糙的低频有效信号进行圆滑处理，获得准确的低频有效信号，含噪的大地电磁时间序列减去提取到的低频有效信号即得到含噪的高频信号；最后通过设计合适的过完备字典，利用压缩感知重构算法对含噪的高频信号进行信噪分离，得到去噪后的高频有效信号；低频有效信号与高频有效信号相加即得到全频带的大地电磁有效信号；本发明在较好的保留大地电磁有效信号的前提下，去除低频大地电磁数据中的强人文噪声，显著提高大地电磁数据的信噪比，改善视电阻率与相位曲线。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 完备 字典 压缩 感知 算法 低频 大地 电磁 数据 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于过完备字典与压缩感知重构算法的低频大地电磁(Magnetotelluric，MT)数据去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、利用数学形态滤波(Mathematical Morphology Filtering，MMF)将含噪的大地电磁(Magnetotelluric，MT)时间序列A分解成粗糙的低频有效信号B和残差Br，即A＝B+Br；步骤2、利用互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition，CEEMD)将粗糙的低频有效信号B分解成准确的低频有效信号C和残差Cr，残差Br与Cr相加得到含噪的高频信号X；步骤3、利用稀疏分解(Sparse Decomposition，SD)将X分解成高频有效信号Yh和人文噪声Yc，高频有效信号Yh和低频有效信号C相加得到全频带的大地电磁有效信号Y。
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