【摘 要】
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随着城镇化和工业化比例的不断提高,现有的可控源电磁噪声压制方法难以满足实际应用需求。为提高广域电磁数据处理的智能化程度与精度,本文以广域电磁数据为例,提出深度学习联合字典学习的噪声压制方法。首先,结合Inception结构改进传统的时域卷积网络（TCN）,提出Inception-TCN网络;其次利用Inception-TCN模型辨识信号与噪声,剔除强人文噪声片段并重组弱干扰信号;最后,以移不变稀疏
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随着城镇化和工业化比例的不断提高,现有的可控源电磁噪声压制方法难以满足实际应用需求。为提高广域电磁数据处理的智能化程度与精度,本文以广域电磁数据为例,提出深度学习联合字典学习的噪声压制方法。首先,结合Inception结构改进传统的时域卷积网络（TCN）,提出Inception-TCN网络;其次利用Inception-TCN模型辨识信号与噪声,剔除强人文噪声片段并重组弱干扰信号;最后,以移不变稀疏编码（SISC）重构弱干扰信号中的有效成分。本文以分类精度、混淆矩阵、F1-score以及ROC曲线评估传统TCN和Inception-TCN的分类性能。此外,本文采用重构信号的信噪比、相关度、重构误差及均方误差定量分析Inception-TCN-SISC、SISC、K奇异值分解（KSVD）、小波阈值（Wavelet）和数学形态滤波（MMF）的信噪分离效果。不同干扰数据的分类结果表明,Inception-TCN模型平均分类精度达94.8%,约比传统TCN网络高3.5%;尤其是巧家测区的数据分类效果,改进模型平均精度比传统模型高4.5%。其次,Inception-TCN的混淆矩阵更贴近人工标记结果,F1-score和ROC曲线下的面积大于TCN模型。这表明Inception-TCN具备更强的泛化能力。另一方面,SISC对弱人文干扰信号的信噪比提升约15 d B,并且其平均相对误差比KSVD、Wavelet和MMF的误差小6倍。此外,在-2 d B至20 d B之间,Inception-TCN-SISC的平均信噪比约比SISC的平均信噪比高8 d B,并且特征值随信号质量而下减小的趋势比SISC等方法的趋势更平缓。经过本文方法处理,测深曲线由原始失真变成平滑连续,数据质量优于SISC等方法。综上所述,本文所述干扰压制算法能自适应辨识和分离噪声,校正测深曲线异常,实现可控源电磁数据批量处理并获得优于传统方法的噪声压制效果。
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