一种基于小波去基去噪与陷波融合的半航空频率域电磁探测数据噪声抑制方法与流程

1.本发明属于航空物探领域，特别涉及该领域中的一种基于小波去基去噪与陷波融合的半航空频率域电磁探测数据噪声抑制方法，可应用于深地探测信号处理，也可在其它领域进行终端接收信号处理。

背景技术：

2.半航空电磁探测利用地面大功率人工电磁源(大回线或接地导线)作为激励场源，通过无人机挂载接收装备采集空中磁场信号，实现较大深度范围内大地电性信息的快速获取。
3.半航空电磁测量过程中，容易受到噪声干扰，其主要噪声包括：飞行器挂载接收线圈在空中运动时产生的低频噪声；纵横交错的高压线、铁路电网、大型工业设备等造成的工频干扰；其它随机的电磁噪声。
4.现有的技术主要是利用小波算法、指数自适应拟合卡尔曼滤波算法实现半航空瞬变电磁数据的低频噪声降噪处理，而对工频干扰和其它随机的电磁噪声几乎没有进行处理。

技术实现要素：

5.本发明所要解决的技术问题就是提供一种基于小波去基去噪与陷波融合的半航空频率域电磁探测数据噪声抑制方法。
6.本发明采用如下技术方案：
7.一种基于小波去基去噪与陷波融合的半航空频率域电磁探测数据噪声抑制方法，其改进之处在于，包括如下步骤：
8.步骤1，对包含噪声的实测信号进行频谱分析；
9.步骤2，将实测信号先按步骤2a处理，再把处理所得信号按照步骤2b处理；或者将实测信号先按步骤2b处理，再把处理所得信号按照步骤2a处理：
10.步骤2a，将信号在频域上利用小波变换法进行多尺度分解，抑制掉低频运动噪声，选取coif5作为小波去基线算法中的小波基，通过在频域上对信号进行多尺度分解抑制16hz以下的低频运动噪声；
11.步骤2b，信号通过陷波器滤除由50hz及其谐波成分组成的工频干扰；
12.单一频率陷波器传递函数h(z)为：
[0013][0014]
上式中，z1为滤波器的零点，为滤波器的共轭零点，p1为滤波器的极点，为滤波器的共轭极点，令：
[0015]
则：
[0016][0017]
上式中，w0＝2πf0，f0为陷波器中心频率，ts为采样间隔，r为陷波器带宽参数；
[0018]
步骤3，将按步骤2处理后得到的信号数据通过基于频域的小波阈值去噪，滤除其它的随机噪声，小波阈值去噪的流程如下：
[0019]
步骤31，通过傅里叶变换将含噪信号转换到频率域中，得到信号傅里叶变换的实部和虚部；
[0020]
步骤32，对实部和虚部分别进行小波变换，并对各层系数进行小波软阈值去噪处理；
[0021]
根据小波变换的mallat算法，对信号进行分解，得到不同尺度上的小波系数c
n，k
，再对c
n，k
进行阈值处理，然后重构得到去噪之后的信号，软阈值算法如下：
[0022][0023]
上式中，为取阈值后的小波系数，λ为阈值，n为信号长度，σ为噪声方差，σ＝madn/0.6745，madn为小波分解后第n层高子带系数的中值；
[0024]
步骤33，将处理后的实部和虚部分量组合成新的复数序列；
[0025]
步骤34，通过反傅里叶变换将此序列转换至时间域。
[0026]
本发明的有益效果是：
[0027]
本发明公开了一种新型的联合噪声抑制方法，将小波去基去噪与陷波处理工频干扰相结合，能有效抑制半航空电磁探测过程中的主要噪声，处理后的信号符合所需。
附图说明
[0028]
图1是coif5小波去基线效果的仿真图；
[0029]
图2是小波分解示意图；
[0030]
图3是小波阈值去噪的流程图；
[0031]
图4是实施例1所公开方法的流程示意图；
[0032]
图5是实施例2所公开方法的流程示意图；
[0033]
图6是原始实测信号时域图；
[0034]
图7是原始实测信号频谱图；
[0035]
图8是原始实测信号时频图；
[0036]
图9是噪声抑制后信号时域图；
[0037]
图10是噪声抑制后信号频谱图；
[0038]
图11是噪声抑制后信号时频图。
具体实施方式
[0039]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图和实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并
不用于限定本发明。
[0040]
本发明完善了现有的噪声抑制技术，提出了一种基于小波去基去噪与陷波融合的半航空频率域电磁探测数据噪声抑制方法，首先对含噪原始信号进行小波多层分解，去掉低频的运动噪声；之后运用陷波法去掉工频干扰；最后运用频率域小波软阈值去噪处理其它随机的电磁噪声，抑制了半航空电磁探测过程中的几大主要噪声，处理后的信号满足性能要求。具体包括如下步骤：
[0041]
步骤1，对包含噪声的实测信号进行频谱分析；
[0042]
步骤2，将实测信号先按步骤2a处理，再把处理所得信号按照步骤2b处理；或者将实测信号先按步骤2b处理，再把处理所得信号按照步骤2a处理：
[0043]
步骤2a，将信号在频域上利用小波变换法进行多尺度分解，抑制掉低频运动噪声，选取coif5作为小波去基线算法中的小波基，通过在频域上对信号进行多尺度分解抑制16hz以下的低频运动噪声；
[0044]
选取合适的小波函数。选取小波基时主要应考虑小波基的正交性、对称性、紧支性、消失矩等原则。由于低频运动噪声信号震荡变化不平稳，信号频率无序分布，所以选取小波函数首先应考虑函数的消失距及紧支性。对常用的几种小波基haar、coif5、sym8对半航空电磁探测采集到的实际数据做多次matlab仿真验证，最终选取coif5作为小波去基线算法中的小波基，图1是coif5小波去基线效果的仿真图。图2是小波分解示意图。
[0045]
步骤2b，信号通过陷波器滤除由50hz及其谐波成分组成的工频干扰；
[0046]
陷波法能靶向明确地抑制带噪信号中的某一噪声频率，同时不损失混合信号中的其他有用频率成分，陷波器通常为无限冲击响应数字滤波器，单一频率陷波器传递函数h(z)为：
[0047][0048]
上式中，z1为滤波器的零点，为滤波器的共轭零点，p1为滤波器的极点，为滤波器的共轭极点，令：
[0049]
则：
[0050][0051]
上式中，w0＝2πf0，f0为陷波器中心频率，ts为采样间隔，r为陷波器带宽参数，r值越接近1，h(z)滤波作用越明显；
[0052]
步骤3，将按步骤2处理后得到的信号数据通过基于频域的小波阈值去噪，滤除其它的随机噪声，如图3所示，小波阈值去噪的流程如下：
[0053]
步骤31，通过傅里叶变换将含噪信号转换到频率域中，得到信号傅里叶变换的实部和虚部；
[0054]
步骤32，对实部和虚部分别进行小波变换，并对各层系数进行小波软阈值去噪处理；
[0055]
根据小波变换的mallat算法，对信号进行分解，得到不同尺度上的小波系数c
n，k
，再对c
n，k
进行阈值处理，然后重构得到去噪之后的信号，软阈值算法如下：
[0056][0057]
上式中，为取阈值后的小波系数，λ为阈值，n为信号长度，σ为噪声方差，σ＝madn/0.6745，madn为小波分解后第n层高子带系数的中值；
[0058]
步骤33，将处理后的实部和虚部分量组合成新的复数序列；
[0059]
步骤34，通过反傅里叶变换将此序列转换至时间域，达到在频率域用小波阈值方法抑制大地电磁信号噪声的目的。
[0060]
综上所述，本发明方法采用级联的方式，将不同的噪声抑制方法串联起来，对干扰噪声进行逐次处理以得到我们想要的信号数据。接收机采集的信号经过小波多尺度分解抑制了低于16hz的低频运动噪声，再经设计的陷波器除去工频干扰，最后通过设计的基于频率域的小波软阈值去噪算法去除其它随机的电磁噪声，得到我们需要的信号。
[0061]
实施例1，如图4所示，本实施例公开了一种基于小波去基去噪与陷波融合的半航空频率域电磁探测数据噪声抑制方法，对现场实测含噪信号进行处理，包括如下步骤：
[0062]
步骤1：首先对包含噪声的实测信号(图6是原始实测信号时域图)进行频谱分析(图7是原始实测信号频谱图，图8是原始实测信号时频图)，将实测信号在频域上利用小波变换法进行多尺度分解，抑制掉低频运动噪声；
[0063]
步骤2：将步骤1滤掉低频运动噪声的信号通过本发明设计的陷波器滤除包含50hz及其谐波成分的工频干扰；
[0064]
步骤3：将步骤2得到的信号数据通过本发明设计的基于频域的小波阈值去噪滤除其它的随机噪声得到我们需要的数据。
[0065]
实施例2，如图5所示，本实施例公开了一种基于小波去基去噪与陷波融合的半航空频率域电磁探测数据噪声抑制方法，对现场实测含噪信号进行处理，包括如下步骤：
[0066]
步骤1：首先对包含噪声的实测信号(图6是原始实测信号时域图)进行频谱分析(图7是原始实测信号频谱图、图8是原始实测信号时频图)，通过本发明设计的陷波器滤除包含50hz及其谐波成分的工频干扰；
[0067]
步骤2：将步骤1滤除工频干扰的信号在频域上利用小波变换法进行多尺度分解，抑制掉低频运动噪声；
[0068]
步骤3：将步骤2得到的信号数据通过本发明设计的基于频域的小波阈值去噪滤除其它的随机噪声得到我们需要的数据。
[0069]
图9是噪声抑制后信号时域图；图10是噪声抑制后信号频谱图；图11是噪声抑制后信号时频图。

技术特征：

1.一种基于小波去基去噪与陷波融合的半航空频率域电磁探测数据噪声抑制方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，对包含噪声的实测信号进行频谱分析；步骤2，将实测信号先按步骤2a处理，再把处理所得信号按照步骤2b处理；或者将实测信号先按步骤2b处理，再把处理所得信号按照步骤2a处理：步骤2a，将信号在频域上利用小波变换法进行多尺度分解，抑制掉低频运动噪声，选取coif5作为小波去基线算法中的小波基，通过在频域上对信号进行多尺度分解抑制16hz以下的低频运动噪声；步骤2b，信号通过陷波器滤除由50hz及其谐波成分组成的工频干扰；单一频率陷波器传递函数h(z)为：上式中，z1为滤波器的零点，为滤波器的共轭零点，p1为滤波器的极点，为滤波器的共轭极点，令：则：上式中，w0＝2πf0，f0为陷波器中心频率，t
s
为采样间隔，r为陷波器带宽参数；步骤3，将按步骤2处理后得到的信号数据通过基于频域的小波阈值去噪，滤除其它的随机噪声，小波阈值去噪的流程如下：步骤31，通过傅里叶变换将含噪信号转换到频率域中，得到信号傅里叶变换的实部和虚部；步骤32，对实部和虚部分别进行小波变换，并对各层系数进行小波软阈值去噪处理；根据小波变换的mallat算法，对信号进行分解，得到不同尺度上的小波系数c
n，k
，再对c
n，k
进行阈值处理，然后重构得到去噪之后的信号，软阈值算法如下：上式中，为取阈值后的小波系数，λ为阈值，n为信号长度，σ为噪声方差，σ＝mad
n
/0.6745，mad
n
为小波分解后第n层高子带系数的中值；步骤33，将处理后的实部和虚部分量组合成新的复数序列；步骤34，通过反傅里叶变换将此序列转换至时间域。

技术总结

本发明公开了一种基于小波去基去噪与陷波融合的半航空频率域电磁探测数据噪声抑制方法，包括如下步骤：步骤1，对包含噪声的实测信号进行频谱分析；步骤2，将实测信号先按步骤2a处理，再把处理所得信号按照步骤2b处理；步骤3，将按步骤2处理后得到的信号数据通过基于频域的小波阈值去噪，滤除其它的随机噪声。本发明公开了一种新型的联合噪声抑制方法，将小波去基去噪与陷波处理工频干扰相结合，能有效抑制半航空电磁探测过程中的主要噪声，处理后的信号符合所需。的信号符合所需。的信号符合所需。