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公开(公告)号：CN111767887A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010649806.9
申请日：2020-07-08
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提出了一种基于小波分解与IME频率估计的瞬变电磁数据处理方法，属于瞬变电磁信号处理领域，采用小波分解算法对环境噪声进行预处理以压制随机噪声，减小其他噪声对评估工频噪声频率的干扰，再利用IME频率估计方法，将噪声中的谐波噪声成分作为主要成分，精确地估计出工频噪声频率f；最后设置瞬变电磁工作频率4/f、占空比25％和双极性方波发射，再利用工频噪声的周期性，有效消除工频谐波噪声及其残余噪声。
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公开(公告)号：CN110954962A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911139050.7
申请日：2019-11-20
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种在强噪声环境中的拖曳式瞬变电磁高效噪声抑制方法，包括：设计拖曳式瞬变电磁系统参数；拖曳车工作，电磁系统连续采集“噪声-二次场信号”交替数据，取“噪声-N组二次场信号”作为一个处理单元点；最优噪声相位搜索，去掉噪声成分比重最大的周期性噪声，获得初步消噪信号；直到N组二次场信号全部处理完成；N组信号的最优目标函数值Z进行由小到大排序，对N组处理后的信号进行两次筛选，获得第一个候选信号s1和第二个候选信号s2；计算候选信号s1与候选信号s2后1/2数据的方差v1和方差v2，输出最终处理信号。本发明可大幅提高信噪比，克服了拖曳式瞬变电磁系统在移动探测中无法获取较多叠加次数、信噪比低的问题。
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公开(公告)号：CN111679332B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202010440578.4
申请日：2020-05-22
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及瞬变电磁信号处理领域，特别是在强人文噪声环境中的基于小波阈值与贝叶斯联合优化的瞬变电磁高效噪声抑制方法，包括：纯噪声与N组瞬变电磁二次场信号采集，小波阈值算法对纯噪声n(t)进行预处理，截取信号x(t)的后1/3数据，利用小波阈值算法对截取后的信号进行预处理，采用贝叶斯优化算法搜索次优或最优噪声相位，局部遍历搜索最优噪声相位，缩小搜索区间获得最优相位，完整信号与最优匹配噪声段作差获得消噪信号，N组二次场信号全部处理完成后，N组信号叠加平均作为最终消噪结果。本发明方法可以大幅降低叠加次数的同时，有效抑制噪声，对于实现地下空间的高效探测具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110865414B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201911057736.1
申请日：2019-11-01
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种用于城市地下空间探测的瞬变电磁噪声抑制方法，包括：纯噪声与N组耦合信号采集；采用遗传算法搜索准最优噪声特征域；目标邻域最优搜索判定是否完成N组信号处理，直到N组耦合信号全部处理完成；将N组数据进行叠加平均处理，叠加平均后的数据作为最终输出数据，本发明提出了用于城市地下空间探测的瞬变电磁噪声抑制方法，通过大幅降低叠加次数达到传统大量叠加的噪声抑制效果，显著提高工作的效率，引入遗传算法改进后的邻域最优搜索可实现噪声特征域的快速最佳匹配，能够在大量数据下快速搜索最优解，保证了传统遗传算法进化不必完全充分情况下，锁定邻域最优解，该技术具有较高的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN110865414A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911057736.1
申请日：2019-11-01
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种用于城市地下空间探测的瞬变电磁噪声抑制方法，包括：纯噪声与N组耦合信号采集；采用遗传算法搜索准最优噪声特征域；目标邻域最优搜索判定是否完成N组信号处理，直到N组耦合信号全部处理完成；将N组数据进行叠加平均处理，叠加平均后的数据作为最终输出数据，本发明提出了用于城市地下空间探测的瞬变电磁噪声抑制方法，通过大幅降低叠加次数达到传统大量叠加的噪声抑制效果，显著提高工作的效率，引入遗传算法改进后的邻域最优搜索可实现噪声特征域的快速最佳匹配，能够在大量数据下快速搜索最优解，保证了传统遗传算法进化不必完全充分情况下，锁定邻域最优解，该技术具有较高的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN111767887B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202010649806.9
申请日：2020-07-08
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提出了一种基于小波分解与IME频率估计的瞬变电磁数据处理方法，属于瞬变电磁信号处理领域，采用小波分解算法对环境噪声进行预处理以压制随机噪声，减小其他噪声对评估工频噪声频率的干扰，再利用IME频率估计方法，将噪声中的谐波噪声成分作为主要成分，精确地估计出工频噪声频率f；最后设置瞬变电磁工作频率4/f、占空比25％和双极性方波发射，再利用工频噪声的周期性，有效消除工频谐波噪声及其残余噪声。
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公开(公告)号：CN110954962B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201911139050.7
申请日：2019-11-20
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种在强噪声环境中的拖曳式瞬变电磁高效噪声抑制方法，包括：设计拖曳式瞬变电磁系统参数；拖曳车工作，电磁系统连续采集“噪声‑二次场信号”交替数据，取“噪声‑N组二次场信号”作为一个处理单元点；最优噪声相位搜索；去掉噪声成分比重最大的周期性噪声，获得初步消噪信号；直到N组二次场信号全部处理完成；N组信号的最优目标函数值Z进行由小到大排序，对N组处理后的信号进行两次筛选，获得第一个候选信号s1和第二个候选信号s2；计算候选信号s1与候选信号s2后1/2数据的方差v1和方差v2，输出最终处理信号。本发明可大幅提高信噪比，克服了拖曳式瞬变电磁系统在移动探测中无法获取较多叠加次数、信噪比低的问题。
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公开(公告)号：CN111679332A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010440578.4
申请日：2020-05-22
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及瞬变电磁信号处理领域，特别是在强人文噪声环境中的基于小波阈值与贝叶斯联合优化的瞬变电磁高效噪声抑制方法，包括：纯噪声与N组瞬变电磁二次场信号采集，小波阈值算法对纯噪声n(t)进行预处理，截取信号x(t)的后1/3数据，利用小波阈值算法对截取后的信号进行预处理，采用贝叶斯优化算法搜索次优或最优噪声相位，局部遍历搜索最优噪声相位，缩小搜索区间获得最优相位，完整信号与最优匹配噪声段作差获得消噪信号，N组二次场信号全部处理完成后，N组信号叠加平均作为最终消噪结果。本发明方法可以大幅降低叠加次数的同时，有效抑制噪声，对于实现地下空间的高效探测具有重要意义。
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