【摘 要】
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大地电磁法（Magnetotelluric,MT）在地球深部结构探测、矿产资源勘察、地热勘探等领域得到广泛应用。MT以天然的电磁场为场源,极易受到人文噪声的干扰。当存在持续性的强人文噪声干扰时,常规的MT时间域去噪方法容易丢失有效低频信号和部分高质量信号。为解决此问题,将机器学习中的支持向量机（Support Vector Machine,SVM）和字典学习用于MT强噪声干扰压制,结合可防止低频信
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大地电磁法（Magnetotelluric,MT）在地球深部结构探测、矿产资源勘察、地热勘探等领域得到广泛应用。MT以天然的电磁场为场源,极易受到人文噪声的干扰。当存在持续性的强人文噪声干扰时,常规的MT时间域去噪方法容易丢失有效低频信号和部分高质量信号。为解决此问题,将机器学习中的支持向量机（Support Vector Machine,SVM）和字典学习用于MT强噪声干扰压制,结合可防止低频信号丢失的数学形态滤波（Mathematical Morphological Filtering,MMF）方法提取低频信号。在SVM模式识别的基础上,辨识出高质量信号片段与含噪信号片段,使用K-SVD（KSingular Value Decomposition）字典学习对含噪信号片段进行去噪处理,通过从观测数据中自主学习获取噪声的特征结构,提取噪声轮廓,在保证高质量信号与低频信号不丢失的前提下,实现信噪分离。论文取得的主要成果有:（1）观测数据中的高质量信号与噪声信号在曲线形态上具有较大差异,利用近似熵（Approximate Entropy,AE）、样本熵（Sample Entropy,SE）、模糊熵（Fuzzy Entropy,FE）和盒维数（Box Dimension,BD）等统计参数来评价MT信号质量,在此基础上建立信号样本库,构建SVM分离超平面,针对各类常见的强噪声干扰,SVM都有很好的辨识效果。（2）通过MMF与K-SVD字典学习的有机结合,可以压制MT数据中的各类强人文噪声,且去噪效果优于小波变换（Wavelet）,处理后观测数据的视电阻率-相位曲线有很大改善。（3）结合MMF,SVM与K-SVD字典学习处理受干扰的观测数据,对常见的噪声压制效果明显,信噪比大幅度提升。不同工区的观测数据,经过该方法处理后,数据质量都得到很大改善,且该方法去噪效果优于Robust估计法,可以呈现出更多的精细结构信息,深部分辨率得到提高。本文提出的基于SVM和MMF-KSVD字典学习的MT自适应去噪方法,可以有效剔除大地电磁中的各种强干扰噪声,较好地还原了MT数据的原始特征,提高MT测深数据质量。
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