在实际的信号分析过程中, 信号的有效成分通常表现在低频系数或是比较平稳的信号当中, 而噪声信号则通常表现为高频系数或突变信号。 所以一维信号消噪的过程一般按如下方法进行处理, 首先选择一个小波并确定分解的层数N , 然后对信号进行N 层小波分解( 例如图4 . 1中所示的三层分解), 则噪声部分通常包含在cd l、 cd 2、 cd 3这些高频系数当中; 其次针对不同的噪声特征对这些高频系数进行适当的压缩或阈值量化处理: 最后就是根据第N 层的低频系数和经过量化处理的第l至第N 层高频系数进行小波重构。 综上所述, 基于小波变换的E H - 4 高频大地电磁信号消噪可按照如下步骤进行:( 1)将含噪E H . 4 时间序列信号进行小波多尺度分解, 得到各尺度分解的高频部分和低频部分; ( 2)根据噪声的不同来源和特征, 利用基于小波变换的时空滤波器或者( 软)硬阈值的方法对各尺度中的高频部分或者低频部分进行噪声抑制; ( 3)对处理之后的各尺度进行信号重构, 便得到消噪后的E H - 4 时间序列信号。 其去噪流程如图4 . 7 所示:图4. 7E H - 4 时间序列数据小波去噪流程图4. 3 E H . 4 信号中几种常见干扰的抑制在实际E H _ 4 数据处理过程中, 资料处理以及地质解释都必须建立在正确可靠的实测信号基础上才有意义, 在没有确定采集的数据是否正确可靠之前, 去追求定量反演的2l 桂林理工大学硕士学位论文精度是没有多大意义的。 然而天然电磁场信号又是极易受到噪声影响的, 所以尽量避免信号受到干扰以及对原始信号中的噪声采取有效的抑制措施, 是大地电磁测深考虑的关键问题, 也是进一步的数据处理以及正反演工作的前提。 根据第二章第2. 5节内容, 对E H - 4 阻抗文件z 文件进行的分析研究, 可知其中包含了数据的标定频率( 12. 6H z- _ 6. 3lx l0 6H z), 通过利用这些标定频率便可构造出E H - 4 时间序列模拟信号,在此将其作为研究的对象( 即假设在数据采集过程, 标定频段都能够采集到大地电磁场信号数据, 而且这些标定频率的数据并未受到任何干扰)。 本节内容便是以常见的三角波、 脉冲干扰、 周期正弦波以及矩形干扰波为例, 讨论小波变换方法在E H - 4 高频大地电磁信号中去噪的应用效果【331。