一种对数非均匀伪随机电磁勘探信号生成方法及系统

    公开(公告)号:CN111505722B

    公开(公告)日:2021-04-16

    申请号:CN202010344576.5

    申请日:2020-04-27

    Abstract: 本发明公开了一种对数非均匀伪随机电磁勘探信号生成方法及系统,所述方法包括:根据勘探需求构造两个或两个以上基本单元信号;其中,所述基本单元信号是多个同相位周期方波信号叠加得到的阶梯信号,所述多个方波信号相邻之间频率之比为2;并且,所述两个或两个以上基本单元信号满足:第一个基本单元信号中主频的最低频率记为基频,其余基本单元的最低频率为基频的l×2m倍,其中,l为不为1的奇数,m为自然数;将所述两个或两个以上基本单元信号叠加,得到对数非均匀2n序列伪随机信号。本发明能够在有限频率区间内构造对数非均匀的2n序列阶梯信号,能够满足勘探人员关于特定频率区间内频率密度更高的要求。

    一种2n序列伪随机电磁勘探信号生成方法及系统

    公开(公告)号:CN111505723A

    公开(公告)日:2020-08-07

    申请号:CN202010345661.3

    申请日:2020-04-27

    Abstract: 本发明公开了一种2n序列伪随机电磁勘探信号生成方法及系统,所述方法包括:获取主频频率的最低或最高频率,以及需求的频率增加倍数,构造一系列不同频率同相位的周期方波,其中,所述增加倍数为2n,n为自然数;将上述不同频率同相位的周期方波叠加,获得混合信号;修正混合信号的幅值,使其幅值与周期方波幅值一致,得到2n序列伪随机信号。本发明能够生成特定频率组合的2n伪随机信号,且大大提高了生成效率。

    一种对数非均匀伪随机电磁勘探信号生成方法及系统

    公开(公告)号:CN111505722A

    公开(公告)日:2020-08-07

    申请号:CN202010344576.5

    申请日:2020-04-27

    Abstract: 本发明公开了一种对数非均匀伪随机电磁勘探信号生成方法及系统,所述方法包括:根据勘探需求构造两个或两个以上基本单元信号;其中,所述基本单元信号是多个同相位周期方波信号叠加得到的阶梯信号,所述多个方波信号相邻之间频率之比为2;并且,所述两个或两个以上基本单元信号满足:第一个基本单元信号中主频的最低频率记为基频,其余基本单元的最低频率为基频的l×2m倍,其中,l为不为1的奇数,m为自然数;将所述两个或两个以上基本单元信号叠加,得到对数非均匀2n序列伪随机信号。本发明能够在有限频率区间内构造对数非均匀的2n序列阶梯信号,能够满足勘探人员关于特定频率区间内频率密度更高的要求。

    一种有源周期信号中有效信息提取的方法及装置

    公开(公告)号:CN106771590B

    公开(公告)日:2017-09-29

    申请号:CN201710022911.8

    申请日:2017-01-12

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明提供一种有源周期信号中有效信息提取的方法及装置。所述方法包括:S1,基于原始信号的频率域频谱,利用所述原始信号中有效频率的相邻频率的频谱值对所述有效频率进行预处理,获得预处理后的频谱;S2,利用离散小波变换将所述预处理后的频谱分解为高频成分和低频成分;S3,将所述高频成分解析包络后的高频包络线与所述低频成分进行重构,获得整体频谱曲线的包络线;S4,基于整体频谱曲线的包络线,进行噪声评价并提取有效信号。本发明所述方法能够得到不同频率信号的信噪比数值,并以此提取符合生产要求的有效信号信息;可应用于所有周期信号,尤其是对周期信号中不容易分解的非周期噪声的影响评价具有良好的效果。

    一种用于调控测量信号强度的方法

    公开(公告)号:CN107092033A

    公开(公告)日:2017-08-25

    申请号:CN201710258059.4

    申请日:2017-04-19

    Applicant: 中南大学

    Inventor: 李帝铨

    CPC classification number: G01V3/083 G01V2003/084

    Abstract: 本发明提供一种用于调控测量信号强度的方法,分析两个不同电流、不同夹角、不同长度的发射场源合成后的各电磁场分量的分布规律,通过调整两个场源电流之间的初始相位角之差,得到合适的两个场源电流之间初始相位角差,加强待测量区域电磁场强度,或扩大待测量区域信号的有效值,包括:采用两个发射场源,分别向待测位置发送电流信号;所述待测位置对所述两个发射场源的电流信号反馈而分别形成两个不同的电磁场,基于所述两个不同的电磁场的场强分量,以构建第一关系函数;基于所述第一关系函数,获取由所述两个不同的电磁场叠加后形成的叠加场强的最优值。本发明的方法,能够有效提高信号强度和发射场源的布设灵活度和效率。

    一种针对有源周期电磁信号的降噪方法及装置

    公开(公告)号:CN106125148A

    公开(公告)日:2016-11-16

    申请号:CN201610410616.5

    申请日:2016-06-13

    Applicant: 中南大学

    CPC classification number: G01V3/38

    Abstract: 本发明实施例公开了一种针对有源周期电磁信号的降噪方法及装置。该方法包括:采集发射源发射的有效信号的第一时间序列信号;对第一时间序列信号进行频谱分析,获取有效信号的发射频率;在接收到有效信号时,采集接收端接收到的第二时间序列信号;对第二时间序列信号进行傅里叶变换获取第二时间序列信号的第一系数;对第二时间序列信号进行频谱分析,选取多个数据点;对第二时间序列信号进行逆傅里叶变换处理,并基于多个数据点建立以发射频率为未知数的超定方程组,并根据超定方程组获取第二时间序列信号中非周期信号的第二系数;根据第一系数和第二系数获取有效信号的系数。本发明具有提高降噪效率和效果的优点。

    基于同步阵列观测系统的人工源电磁勘探去噪方法及系统

    公开(公告)号:CN116819636B

    公开(公告)日:2024-11-19

    申请号:CN202310770989.3

    申请日:2023-06-28

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于同步阵列观测系统的人工源电磁勘探去噪方法及系统,利用强干扰测站观测信号中的高信噪比数据段与同步观测的参考测站信号,求解得到时间域站间传递函数和频率域站间传递函数中的至少一种;然后对强干扰测站中含噪的观测信号数据段,利用时间域站间传递函数或频率域站间传递函数计算得到同一时间段的强干扰测站的时间域观测信号估计值;利用得到的估计值对应替换标记为含噪的观测信号数据段,最后对替换后的全时段强干扰测站时间域观测信号进行快速傅里叶变换,提取人工源信号主频幅值,进而可以完成后续的视电阻率计算。本发明可提高强干扰测站的数据质量与阵列观测数据的处理效率。

    一种地下结构多电性参数信息的反演方法、设备及介质

    公开(公告)号:CN117688836A

    公开(公告)日:2024-03-12

    申请号:CN202311700687.5

    申请日:2023-12-12

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种地下结构多电性参数信息的反演方法、设备及介质,方法:利用已有的正演代码/软件模拟不同地电模型的多种电磁响应构建训练样本;所述多种电磁响应是指单一或多种电磁方法所采集到的电磁数据;以电磁响应和电性参数分别作为输入、输出,基于自适应多任务损失函数训练多头多任务深度学习模型,得到多电性参数反演模型;其中,多种电磁响应与模型的多头输入对应,多种电性参数与模型的多任务输出对应;使用多电性参数反演模型对待反演区域点的电性参数进行反演输出。本发明基于深度学习实现电磁法多电性参数反演问题,同时避免人工手动调整每个任务的损失权重,反演的参数较为准确,能够满足多尺度的电磁法勘探数据解释。

    基于卷积神经网络和小波阈值法的大地电磁信号噪声压制方法及系统

    公开(公告)号:CN117590478A

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202311555193.2

    申请日:2023-11-21

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络和小波阈值法的大地电磁信号噪声压制方法及系统,方法包括:构建大地电磁纯净数据和多种大地电磁噪声,将其与标签输入至卷积神经网络训练,得到多分类模型;将实测大地电磁数据分段输入至多分类模型,细分各数据段的噪声类型并获取纯净数据段;将实测纯净数据分别与各类大地电磁噪声叠加作为模拟带噪数据;再针对各种类型的模拟带噪数据,采用小波阈值法去噪,并依据信噪比参数确定最优WT参数;针对实测大地电磁数据中各种噪声类型的数据段,使用对应的最优WT参数进行小波阈值法去噪,再将去噪后的数据段与细分的纯净数据段拼接,得到最终去噪后的大地电磁信号。本发明对大地电磁数据的去噪性能好。

    基于混合神经网络模型的广域电磁数据去噪方法及系统

    公开(公告)号:CN117574056A

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202311555194.7

    申请日:2023-11-21

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于混合神经网络模型的广域电磁数据去噪方法及系统,方法包括:构建大尺度噪声和有用信号训练数据,进而构建带噪和有用信号训练样本并添加标签;将训练样本和对应标签输入至基于卷积神经网络和长短时记忆神经网络的混合神经网络中学习,获得数据分类模型;将实测广域电磁数据均匀分段输入至数据分类模型中,得到各数据段的分类标签并以此判断数据类型;针对实测广域电磁数据,将其中判定为噪声的数据段去除,将其中判定为有用信号的数据段保留,最后将保留的有用信号拼接重构得到最终去噪的广域电磁数据。本发明可以准确区分出实测广域电磁数据中的大尺度噪声和有用信号并去除噪声,有效提升广域电磁数据的质量。

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