【摘 要】
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在经济发达地区,往往存在严重的相关噪声干扰,准确估算大地电磁张量阻抗的难度越来越大。如果想要获得更准确的反演解释结果,则需要研究强噪声环境下提高大地电磁张量阻抗估算质量的方法。本论文对几种典型的人文噪声进行了分析,并例举了常规数据处理方法的优缺点。并将模糊聚类算法引入到大地电磁数据处理过程中,从频谱筛选角度入手研究了一种新的噪声识别和压制的方法。在频谱筛选环节,引入“模糊聚类”分析方法;利用天然电
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在经济发达地区,往往存在严重的相关噪声干扰,准确估算大地电磁张量阻抗的难度越来越大。如果想要获得更准确的反演解释结果,则需要研究强噪声环境下提高大地电磁张量阻抗估算质量的方法。本论文对几种典型的人文噪声进行了分析,并例举了常规数据处理方法的优缺点。并将模糊聚类算法引入到大地电磁数据处理过程中,从频谱筛选角度入手研究了一种新的噪声识别和压制的方法。在频谱筛选环节,引入“模糊聚类”分析方法;利用天然电磁场信号比值趋于定值这一特性筛选频谱,将MT实测资料划分为信号和噪声,删除噪声频谱以提高功率谱密度矩阵估算质量。用本论文所研究的新方法分别处理了理论模型数据和实测MT数据,结果显示,在受相关噪声影响的时长不超过总采集时长一半的情况下,模糊聚类方法能够识别出较强的相关噪声,其联合Robust方法给出的视电阻率曲线和相位曲线比单独使用Robust方法的结果更加平滑,提高了信噪比。研究结果表明,使用模糊聚类方法能够在一定条件下改善大地电磁数据的信噪比。
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