[发明专利]一种基于噪声甄别的大地电磁信号去噪方法

摘要

本发明公开了一种基于噪声甄别的大地电磁信号去噪方法，包括：计算每个电磁信号样本的近似熵和LZ复杂度；利用每个电磁信号样本的近似熵、LZ复杂度以及类别值训练预设分类模型得到噪音甄别分类模型；获取待处理的大地电磁信号，再依据噪音甄别分类模型对待处理的大地电磁信号进行噪音甄别得到非强干扰的电磁信号段、强干扰的电磁信号段；对强干扰的电磁信号段结合互补集合经验模态分解和小波阈值法进行噪声压制处理；将去噪压制处理后的电磁信号段与非强干扰的电磁信号段进行合并得到重构的大地电磁信号。本发明通过上述方法可以更准确地甄别强干扰和非强噪声干扰的数据段，保留真实的大地电磁信号，提高大地电磁信号的去噪效果。

主权项

1.一种基于噪声甄别的大地电磁信号去噪方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：从采集的大地电磁信号中提取电磁信号样本；其中，提取的所述电磁信号样本分为非强干扰的电磁信号以及强干扰的电磁信号；步骤2：分别计算每个电磁信号样本的近似熵和LZ复杂度；步骤3：利用每个电磁信号样本的近似熵、LZ复杂度以及类别值训练预设分类模型得到噪音甄别分类模型；其中，每个电磁信号样本的类别值表示电磁信号是否为强干扰且依据电磁信号是否为强干扰来编码，所述噪音甄别分类模型的输入数据为电磁信号段的近似熵和LZ复杂度，输出数据为对应电磁信号段的类别值；步骤4：获取待处理的大地电磁信号，再依据步骤3中的噪音甄别分类模型对待处理的大地电磁信号进行噪音甄别得到非强干扰的电磁信号段、强干扰的电磁信号段；其中，将待处理的大地电磁信号划分为J段，并分别计算每段电磁信号的近似熵和LZ复杂度，再将每段电磁信号的近似熵和LZ复杂度输入噪音甄别分类模型得到每段电磁信号的类别值，J为正整数；步骤5：对步骤4中强干扰的电磁信号段进行噪声压制处理；其中，首先，利用互补集合经验模态分解强干扰的电磁信号段得到若干阶固有模态函数分量；然后，采用小波阈值法对每阶固有模态函数分量依次进行降噪得到噪声压制后的电磁信号段；所述小波阈值法采用sym6小波基函数进行5层分解；步骤6：将噪声压制处理后的电磁信号段与步骤4中非强干扰的电磁信号段进行合并得到重构的大地电磁信号。