DWT-EEMD盲源分离算法消除MT工频干扰的应用

"基于DWT-EEMD的盲源分离算法在MT工频干扰消除中的应用" 本文探讨了一种用于消除大地电磁测深（MT）数据中工频干扰的有效方法，即基于离散小波变换（DWT）和扩展经验模态分解（EEMD）的盲源分离算法。工频干扰是电磁测量中常见的问题，它会严重扭曲原始信号，影响数据的准确分析。针对这一问题，作者提出结合DWT和EEMD的优势来预处理数据，然后通过盲源分离进一步去除噪声。 离散小波变换（DWT）是一种多分辨率分析工具，能够同时捕捉信号的时间局部性和频率局部性。在MT数据处理中，DWT可以将信号分解为不同频率成分的子带，帮助识别工频干扰所在的频段，从而有针对性地进行处理。 扩展经验模态分解（EEMD）是对传统经验模态分解（EMD）的改进，能更有效地处理非线性和非平稳信号。在MT数据中，EEMD可以将信号分解为一系列内在模态函数（IMFs），这些IMFs代表了信号的不同时间尺度成分。工频干扰通常表现为快速变化的成分，EEMD可以将其与其他稳定的信号成分区分开。 盲源分离（BSS）是一种无监督学习方法，旨在从混合信号中恢复出原始独立源。在DWT和EEMD处理之后，BSS被应用于各个频带或IMFs，通过寻找最佳分离矩阵，使得各源信号尽可能独立。这种方法有助于在工频干扰幅值远大于原始信号的情况下，仍能准确地分离出原始信号，保持其完整性。 实测MT数据的应用表明，该DWT-EEMD-BSS方法显著提高了视电阻率曲线和相位曲线的平滑度和稳定性，有效消除了工频干扰噪声。这对于大地电磁测深数据的后续解释和地质构造分析至关重要。 该研究为MT数据的工频干扰处理提供了一个新的、有效的工具，它综合了DWT的时间-频率分析能力、EEMD的非线性分解能力和BSS的信号分离能力，对于提升地震和电磁数据的质量和分析精度具有重要意义。这一方法不仅适用于地质勘探领域，还可能推广到其他受工频干扰影响的信号处理场景。