基于SVM-CEEMDWT的大地電磁信噪分離方法

作者：李晉,蔡錦,湯井田,李廣,張賢,徐志敏

摘要：為了精細保留大地電磁低頻段的有用信號,避免現有技術整體處理時損失低頻有用信息,提出支持向量機、互補集合經驗模態分解及小波閾值法(SVM-CEEMDWT)的大地電磁信噪分離方法。首先,從大地電磁數據的信號復雜度入手,提取近似熵、模糊熵、樣本熵和Lempel-Ziv(LZ)復雜度進行分析。然后,將這4類魯棒性的特征參數作為支持向量機(Support vector machine,SVM)的輸入,對樣本庫進行訓練得到信噪辨識數學模型。最后,對實測大地電磁數據進行信噪辨識,并僅對甄別為強干擾的時間序列結合互補集合經驗模態分解(Complementary ensembleempirical mode decomposition,CEEMD)和小波閾值法(Wavelet threshold,WT)進行噪聲壓制。實驗結果表明,基于魯棒性特征參數的SVM在噪聲壓制前能較好地區分信號和強干擾的時間段;與CEEMDWT整體處理相比,所提方法保留了更多的低頻緩變化信息,視電阻率曲線更為光滑、連續,其結果更為真實地反映了測點本身所固有的電性結構信息。

發文機構：湖南師范大學智能計算與語言信息處理湖南省重點實驗室 中南大學有色金屬成礦預測與地質環境監測教育部重點實驗室 東華理工大學核資源與環境國家重點實驗室培育基地

關鍵詞：大地電磁信噪辨識信噪分離支持向量機互補集合經驗模態分解SVM-CEEMDWTmagnetotelluricsignal-noise separationMT data processing

分類號： TP181[自動化與計算機技術—控制科學與工程][自動化與計算機技術—控制理論與控制工程]