摘要
一种基于多源噪声的城市电磁噪声抑制方法,包括以下步骤:一、利用Wavelet‑NGSE算法对噪声中的工频噪声进行抑制;二、通过最小噪声分离对噪声中的随机噪声进行抑制;三、利用CNN‑GRU模型对步骤2.3)中的噪声中的残余随机噪声进行抑制;本申请对采集到的瞬变电磁信号中的噪声细化分类,针对每一类噪声特征分别去除。针对工频谐波噪声干扰问题,通过wavelet‑NGSE算法提取其精确基频值,再结合工频的周期性,调整发射频率及波形,实现具有高度相关性的工频噪声的抑制;进一步利用叠加平均压制随机噪声;最后,最小噪声分离+CNN‑GRU网络计算数据成分,重构最小噪声分离后的信号,使得高精度残余噪声分离,得到信噪比较高的电磁数据,为实现深部信号的精确解释奠定基础。
技术关键词
电磁噪声抑制方法
多源噪声
随机噪声
协方差矩阵
工频噪声
频率估计
信号
GRU模型
深度学习模型
工频谐波噪声
瞬变电磁数据
信噪比
特征值
噪声数据
协方差估计
抵消算法