强干扰地区CSAMT数据信息熵与有理函数滤波的处理方法

Progress in Geophysics(2010)

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摘要
CSAMT在强干扰地区采集的数据,尽管在测量时采取了多种多样压制干扰的措施,但强干扰余音仍是影响CSAMT数据质量的主要因素.如何在数据处理时进一步削减干扰,是提高CSAMT反演数据质量与反演解释效果的重要一环.本文主要针对矿山强电磁干扰的特点,从美国Zonge公司的GDP仪器为选频测量数据出发,提出了一种基于信息熵去噪与有理函数滤波相结合的数据处理方法.首先采用CSAMT数据误差熵处理,逐次剔除大的干扰数据,直到得到满意的信息熵,从而提取实际的有用信号数据.然后对经过信息熵处理后的测深曲线,进行有理函数滤波处理.再次剔除干扰大的跳点,得到较圆滑的测线纯异常数据.通过数字模型验证,其方法正确,精度较平均处理结果高.经在强干扰矿山实测数据处理表明,该处理方法压制干扰效果明显,可以达到提高信噪比,改善实测数据质量的目的.
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关键词
rational function filtering,information entropy,CSAMT,noise removal,strong EM interference
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