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物探与化探  2018, Vol. 42 Issue (3): 600-607    DOI: 10.11720/wtyht.2018.1199
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改进阈值的TI小波去噪法在MT去噪中的应用
曹小玲1,2,3, 严良俊1,2, 陈清礼1,2
1. 长江大学 油气资源与勘探技术教育部重点实验室,湖北 武汉 430100
2. 非常规油气湖北省协同创新中心,湖北 武汉 430100
3. 长江大学 信息与数学学院,湖北 荆州 434023
The application of translation invariant wavelet de-noising method with a modified threshold to denoising in magnetotelluric sounding
Xiao-Ling CAO1,2,3, Liang-Jun YAN1,2, Qing-Li CHEN1,2
1. Key Laboratory of Exploration Technologies for Oil and Gas Resources in Ministry of Education,Yangtze university,Wuhan 430100,China
2. Hubei Cooperation Innovation Center of Unconventional Oil and Gas,Wuhan 430100,China
3. School of Information and Mathematics,Yangtze university,Jingzhou 434023,China
全文: PDF(2957 KB)   HTML
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摘要 

在测量电场和磁场分量的过程中,由于地质因素、工频、人文干扰和其他外界因素以及观测系统所造成的干扰等,常常会使实际数据含有噪声,从而影响到视电阻率和相位的计算以及后续的正反演工作。为提高处理效果,在已有快速算法的基础上,将改进阈值的TI小波去噪法应用在大地电磁信号去噪中。利用该方法对大地电磁信号去噪,可以达到既有效去除噪声又较大程度地维持原始信号形态的目的。在对实测大地电磁数据进行去噪处理后的结果显示,该去噪方法使信号数据的突变现象得到有效的控制和减少,并使时间序列、视电阻率曲线和相位曲线的质量都有了明显的改善,因而具有较好的去噪效果。

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曹小玲
严良俊
陈清礼
关键词 小波分析去噪平移不变量大地电磁信号    
Abstract

In the process of measuring electric field and magnetic field components,due to interference from geological factors,power frequency,human activities,and other external factors as well as the observation system,there often exist many kinds of noises in actual data,which affect the computing of apparent resistivity and phase and the subsequent forward and inversion work.In order to improve the processing effect,the authors applied the TI wavelet denoising method based on improved threshold to the denoising of magnetotelluric signals on the basis of the existing fast algorithm.By using the denoising method,not only the noise can be removed effectively,but also the original shape of signal can be preserved at a large extent.After dealing with the measured magnetotelluric signal data by this method,the authors detected that the denoising method can make the mutation phenomenon under effective control and decrease,and furthermore it improves significantly the quality of time series,apparent resistivity curve and phase curve,thus it has a good denoising effect for magnetotelluric signal.

Key wordswavelet analysis    denoising    translation invariance    magnetotelluric signal
收稿日期: 2017-05-03      出版日期: 2018-06-04
ZTFLH:  P631.4  
基金资助:国家自然科学基金项目(41274082,U1562109);长江大学长江青年基金项目(2015cqn76);长江大学重磁电勘探研究中心创新基金项目(7011201803xm)
作者简介: 曹小玲(1981-),女,讲师,博士,研究方向为电磁数据处理。Email: cxl_725@yangtzeu.edu.cn
引用本文:   
曹小玲, 严良俊, 陈清礼. 改进阈值的TI小波去噪法在MT去噪中的应用[J]. 物探与化探, 2018, 42(3): 600-607.
Xiao-Ling CAO, Liang-Jun YAN, Qing-Li CHEN. The application of translation invariant wavelet de-noising method with a modified threshold to denoising in magnetotelluric sounding. Geophysical and Geochemical Exploration, 2018, 42(3): 600-607.
链接本文:  
http://www.wutanyuhuatan.com/CN/10.11720/wtyht.2018.1199      或      http://www.wutanyuhuatan.com/CN/Y2018/V42/I3/600
  4种方法在Leleccum信号下信噪比为5 dB时去噪效果对比
a—原始信号;b—噪声信号;c—含噪信号;d—软阈值法去噪后结果;e—硬阈值法去噪后结果;f—原始TI去噪法去噪后结果;g—笔者改进阈值的TI去噪法去噪后的结果
信噪比 1 dB 2 dB 5 dB 10 dB 20 dB
软阈值去噪 9.69 10.69 14.13 18.78 28.48
硬阈值去噪 5.72 6.66 11.29 16.41 26.25
原始的TI去噪 10.25 11.00 14.56 19.87 29.00
改进的TI去噪 10.88 11.42 14.98 20.31 29.91
  不同去噪方法去噪后的信噪比
信噪比 1 dB 2 dB 5 dB 10 dB 20 dB
软阈值去噪 136.87 123.45 82.13 48.08 15.73
硬阈值去噪 216.34 194.14 113.87 63.18 20.36
原始的TI去噪 128.40 117.70 78.18 42.40 14.78
改进的TI去噪 127.10 116.91 77.82 41.89 14.12
  不同去噪方法去噪后的均方误差
信噪比 1 dB 2 dB 5 dB 10 dB 20 dB
原始的TI去噪时间/s 0.07 0.03 0.03 0.03 0.03
改进的TI去噪时间/s 0.03 0.02 0.02 0.02 0.02
  两种平移不变量小波去噪法的运行时间
  测点A的Ex时间序列在3种小波基下的去噪结果比较
a1—原始的TS3信号的Ex时间序列;a2—Haar小波基下的去噪结果;a3—sym8小波基下的去噪结果;a4—db6小波基下的去噪结果;b1—原始的TS4信号的Ex时间序列;b2—Haar小波基下的去噪结果;b3—sym8小波基下的去噪结果;b4—db6小波基下的去噪结果
参数 最小值 最大值 均值 方差 能量
去噪前 -7.187×104 1.255×105 2.613 4.603×106 8.396×1011
去噪后(haar) -6.569×104 1.197×105 2.613 2.164×106 3.947×1011
去噪后(sym8) -6.655×104 1.191×105 2.613 2.265×106 4.131×1011
去噪后(db6) -6.630×104 1.178×105 2.613 2.223×106 4.054×1011
  TS3信号去噪前后主要参数比较(Ex)(测点A)
参数 最小值 最大值 均值 方差 能量
去噪前 -1.046×104 1.308×104 -3.715 1.753×106 7.992×1010
去噪后(haar) -8.369×103 9.487×103 -3.715 4.513×105 2.058×1010
去噪后(sym8) -8.452×103 1.034×104 -3.715 7.113×105 3.244×1010
去噪后(db6) -8.481×103 9.931×103 -3.715 6.992×105 3.189×1010
  TS4信号去噪前后主要参数比较(Ex)(测点A)
  测点B的Ex时间序列在3种小波基下的去噪结果比较
a1—原始的TS3信号的Ex时间序列;a2—Haar小波基下的去噪结果;a3—sym8小波基下的去噪结果;a4—db6小波基下的去噪结果;b1—原始的TS4信号的Ex时间序列;b2—Haar小波基下的去噪结果;b3—sym8小波基下的去噪结果;b4—db6小波基下的去噪结果
参数 最小值 最大值 均值 方差 能量
去噪前 -1.054×104 1.296×104 -2.875 1.724×106 8.479×1010
去噪后(haar) -8.188×103 9.777×103 -2.875 7.118×105 3.502×1010
去噪后(sym8) -8.221×103 1.059×104 -2.875 1.087×106 5.347×1010
去噪后(db6) -8.251×103 1.018×104 -2.875 1.065×106 5.240×1010
  TS3信号去噪前后主要参数比较(Ex)(测点B)
参数 最小值 最大值 均值 方差 能量
去噪前 -7.185×104 1.253×105 1.878 4.203×106 8.271×1011
去噪后(haar) -6.605×104 1.198×105 1.878 2.223×106 4.375×1011
去噪后(sym8) -6.702×104 1.196×105 1.878 2.349×106 4.624×1011
去噪后(db6) -6.671×104 1.184×105 1.878 2.304×106 4.534×1011
  TS4信号去噪前后主要参数比较(Ex)(测点B)
  用本文方法对各个时间序列去噪后的去噪结果
a—原始的Ex时间序列;b—去噪后的Ex时间序列;c—原始的Ey时间序列;d—去噪后的Ey时间序列;e—原始的Hx时间序列;f—去噪后的Hx时间序列;g—原始的Hy时间序列;h—去噪后的Hy时间序列;i—原始的Hz时间序列;j—去噪后的Hz时间序列;
相关系数 Ex Ey Hx Hy Hz
软阈值去噪法 0.786 0.798 0.813 0.802 0.610
硬阈值去噪法 0.614 0.601 0.671 0.625 0.596
本文方法 0.835 0.844 0.878 0.859 0.662
  3种方法去噪后的信号与原始信号的相关系数
  本文方法去噪前后的视电阻率曲线和相位曲线的对比
a—原始的视电阻率曲线Rxy;b—去噪后的视电阻率曲线Rxy;c—原始的视电阻率曲线Ryx;d—去噪后的视电阻率曲线Ryx;e—原始的相位曲线Pxy;f—去噪后的相位曲线Pxy;g—原始的相位曲线Pyx;h—去噪后的相位曲线Pyx
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