基于特征收缩和扩张的大地电磁信号噪声压制方法及系统

本发明公开了基于特征收缩和扩张的大地电磁信号噪声压制方法及系统，构建了全新的CLR‑MLP AE网络模型，用于大地电磁信号降噪，该CLR‑MLP AE模型引入了一种时序特征增强机制，通过对输入信号进行时间块处理以及异常标识，使其在特征提取阶段能够保留关键的信息；此外，构建的神经网络采用CMLP‑mixer编码器以及采用自适应转置卷积的解码器，用SVD矩阵分解融合全连接层，从而实现编码器的低秩转换，有效提取特征信息，实现高效特征压缩；进一步通过在解码器中根据输入的数据特征或者学习到的模式，自适应调整转置卷积核的大小、权重分布，最终提高了网络的计算速度，保证了降噪效果。