基于混沌蚁群优化小波阈值法地磁信号噪声压制

发布时间：2021-06-09 19:37

　　地磁信号测量广泛应用于资源勘探、地质勘查和管线探测等领域。由于实际测量地磁信号易受到外界环境因素干扰,影响后期地磁数据资料解释。针对常规去噪算法需要获取噪声信号的统计特性,难以达到较好的去噪效果,基于混沌蚁群优化的小波阈值方法,将信号小波分解后,使用广义交叉验证函数选取阈值,结合混沌蚁群算法迭代寻优,确定最优阈值,进而实现地磁信号的噪声压制。通过对合成正弦信号和实测地磁信号进行去噪处理,与常用方法去噪法对比,本文方法去噪效果明显提升。 

【文章来源】：科学技术与工程. 2020,20(25)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

混沌蚁群优化小波阈值算法流程图

式(11)中:h、g、 h ? 和 g ? 为二进小波滤波器。选用两种常用阈值法进行去噪对比,阈值选取方法为固定形式阈值和Rigorous Sure(基于Stein无偏似然估计Sure阈值),阈值选取为软阈值方法。

同样将固定形式阈值和Rigorous SURE方法两种方法作为对比,噪声压制处理结果如图3所示,由图3可以得出:对比算法滤除了部分噪声,去噪波形与原始信号相近,但细节抖动较大;本文算法去噪信号更平滑,抖动较小,去噪效果优于对比算法。将实测信号降噪结果60～80 min的局部波形放大,可以更清晰地看出:Rigorous SURE方法去噪信号跟随原始信号上下抖动较大;固定阈值法和本文方法去噪信号更为接近原始信号;但本文方法去噪信号更平滑,抖动最小。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进小波阈值算法的遥测数据去噪研究[J]. 苏小会,王钦钦,王贵鸿.  科学技术与工程. 2019(22)
[2]一种考虑多尺度噪声的平滑去噪方法[J]. 康传利,时满星,陈洋,陈家宙,张临炜.  科学技术与工程. 2018(11)
[3]基于小波分析与数学形态学融合算法对地磁信号降噪处理的应用[J]. 汪伟明,贺巍.  数字技术与应用. 2018(02)
[4]激励机制改进蚁群优化算法用于全局路径规划[J]. 田延飞,黄立文,李爽.  科学技术与工程. 2017(20)
[5]基于改进混沌果蝇优化小波阈值法地震信号随机噪声压制[J]. 刘军,郑成龙,吴新华,管弦,杨志超,杨凤.  地质与勘探. 2017(04)
[6]蚁群优化小波阈值算法用于变电设备状态信号提取[J]. 龙虹毓,张晓勇,胡晓锐,冯姗姗,李龙.  电工技术学报. 2015(12)
[7]用FFT消除地电观测对地磁数据的干扰[J]. 冯红武,朱振家,丁宏,李建康,刘小明,刘鸿斌,李兴坚.  地震地磁观测与研究. 2010 (04)



本文编号：3221191