VMD方法下的大地电磁信号去噪策略及其优化效果

大地电磁信号作为地质构造解析的关键数据来源，其质量直接影响到地质结构的准确反演。然而，这些信号常常受到长周期噪声和随机噪声的严重影响，导致反演结果存在显著误差。针对这一问题，本文提出了一个基于变分模态分解（VMD）的综合去噪算法。VMD是一种有效的信号处理技术，它将复杂的信号分解成一系列具有特定周期特性的模态分量，有助于识别和分离不同频率成分。 首先，通过多分辨VMD处理，算法可以有效地识别并剔除长周期噪声，这种方法利用信号在不同尺度下的特性，能够更精确地分离出信号中的长周期成分，避免了传统方法可能产生的失真。接着，对于随机噪声，算法采用小波包阈值去噪法，利用小波变换的局部化和多分辨率特性，精确地估计噪声的强度，并根据阈值进行信号重构，从而去除随机干扰。 在信号重构阶段，处理后的大地电磁信号保留了有效信息，同时消除了噪声成分，使得时域信号的周期性得到增强，这对于后续的地质构造分析至关重要。全频段的视电阻率曲线经过这种去噪处理后，精度和清晰度得到了显著提升，这不仅有助于地质学家做出更准确的地质构造解读，也降低了因噪声导致的误判风险。 基于VMD的大地电磁信号去噪算法提供了一种高效、精确的信号处理策略，它在实际工程应用中展示了显著的去噪效果，为大地电磁探测领域的信号处理提供了新的解决方案。这项研究对于提高地球物理勘探的精度和可靠性具有重要的理论和实践价值。