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基于主成份分析的探地雷达信号去噪研究

         

摘要

cqvip:探地雷达是估计地下介质分布的重要浅层地球物理方法,实际记录中包含噪声是不可避免。为了提高探地雷达(GPR)勘探资料解释的准确性和可靠性,这里利用主成份分析(PCA)理论进行了强噪声背景下的探地雷达信号去噪研究。阐述PCA的基本理论,着重讨论了PCA去噪算法的实现步骤。在时间域和频率域应用PCA去噪算法,对含噪声的合成雷达剖面分别进行去噪分析,采用L曲线法确定最佳参数K,达到最佳信噪分离效果,在时域和频域中使用最佳K值进行去噪,可以提高探地雷达数据的信噪比。以GPR实测数据为例,将PCA算法应用于探地雷达剖面数据去噪,可以在保持有用信号不丢失,幅值不失真的基础上,使噪声得到了较好地抑制,有助于突出探地雷达剖面中异常体特征,达到了提高资料解释准确性和可靠性的目的。

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