基于噪声辅助多元经验模态分解的海洋三分量磁测数据去噪方法

作者：袁常青; 杜劲松; 何水原; 胡正旺^*

来源：地球物理学进展, 2023, 38(05): 2336-2349.

• 海洋磁测
• 噪声辅助多元经验模态分解
• 多分量
• 多元多尺度样本熵
• 马氏距离
• 数据去噪

动态环境下的海洋磁测数据难免会包含复杂多样的噪声干扰，为了便捷有效地恢复真实有效的磁异常信号，提升后续数据处理、反演和解释的可靠性(目的),本文采用了一种完全多元的方法进行多分量数据的同步相关去噪，在考虑各通道间耦合性的同时避免了传统方法分别对每个分量去噪带来的繁琐计算.首先利用噪声辅助多元经验模态分解(Noise Assisted Multivariate Empirical Mode Decomposition, NAMEMD)将一维多分量含噪信号同步分解成一系列多元固有模态函数(Multivariate Intrinsic Mode Functions, MIMF),其次根据多元多尺度样本熵(Multivariate Multiscale Sample Entropy, MMSE)特性判断噪声主导与信号主导MIMF的分界阶数，然后利用马氏距离确定特定阶数MIMF的阈值区间，再对多元信号的同阶分量进行同步阈值处理，最后与高阶分量一同重构得到去噪结果(方法).与单分量去噪方法相比，该方法在模拟含有随机噪声、海浪噪声、粗差干扰的磁测数据去噪仿真试验中取得了更为优异的表现,并且在实测海洋三分量数据中的应用效果也较好,内符合精度从±2.49 nT、±8.72 nT、±4.51 nT分别提升到±0.71 nT、±2.25 nT、±1.04 nT(结果).总之,本文提出的基于NAMEMD-MMSE-马氏距离的去噪方法可有效去除三分量磁测数据中包含的噪声,值得在其他多分量数据去噪处理中进行推广与应用(结论).

• 单位
  广州海洋地质调查局; 地质过程与矿产资源国家重点实验室; 中国地质大学（武汉）