论文摘要
为了精细保留大地电磁低频段的有用信号,避免现有技术整体处理时损失低频有用信息,提出支持向量机、互补集合经验模态分解及小波阈值法（SVM-CEEMDWT）的大地电磁信噪分离方法。首先,从大地电磁数据的信号复杂度入手,提取近似熵、模糊熵、样本熵和Lempel-Ziv（LZ）复杂度进行分析。然后,将这4类鲁棒性的特征参数作为支持向量机（Support vector machine, SVM）的输入,对样本库进行训练得到信噪辨识数学模型。最后,对实测大地电磁数据进行信噪辨识,并仅对甄别为强干扰的时间序列结合互补集合经验模态分解（Complementary ensemble empiricalmodedecomposition,CEEMD）和小波阈值法（Wavelet threshold, WT）进行噪声压制。实验结果表明,基于鲁棒性特征参数的SVM在噪声压制前能较好地区分信号和强干扰的时间段;与CEEMDWT整体处理相比,所提方法保留了更多的低频缓变化信息,视电阻率曲线更为光滑、连续,其结果更为真实地反映了测点本身所固有的电性结构信息。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李晋,蔡锦,汤井田,李广,张贤,徐志敏
关键词: 大地电磁,信噪辨识,信噪分离,支持向量机,互补集合经验模态分解
来源: Applied Geophysics 2019年02期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑
专业: 地质学,地球物理学,矿业工程
单位: 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信息科学与工程学院,中南大学有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室地球科学与信息物理学院,东华理工大学核资源与环境国家重点实验室培育基地
基金: funded by the National Key R&D Program of China(No.2018YFC0603202),the National Natural Science Foundation of China(No.41404111),Natural Science Foundation of Hunan Province(No.2018JJ2258),Hunan Provincial Science and Technology Project Foundation(No.2018TP1018)
分类号: P631.325
页码: 160-170+252-253
总页数: 13
文件大小: 1058K
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标签：大地电磁论文; 信噪辨识论文; 信噪分离论文; 支持向量机论文; 互补集合经验模态分解论文;