【摘 要】
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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
【机 构】
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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,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,东华理工大学核资源与环境国家重点实验室培育基地
【基金项目】
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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
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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
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