一種新的地磁信號(hào)去噪算法研究

摘要：地磁觀測(cè)數(shù)據(jù)應(yīng)用十分廣泛。由于地磁觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)各種環(huán)境因素的敏感性，嚴(yán)重影響了地磁數(shù)據(jù)的處理和利用。噪聲信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性如果使用傳統(tǒng)的噪聲消除算法，難以獲得良好的噪聲消除效果?；煦缧蛄锌梢蕴峁┮欢ǖ碾S機(jī)性和非線性特性，以幫助優(yōu)化算法更好地搜索最優(yōu)解。地磁信號(hào)則是需要去噪的原始信號(hào)。通過使用混沌蟻群算法構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)，可以對(duì)地磁信號(hào)進(jìn)行優(yōu)化和去噪處理。算法會(huì)根據(jù)目標(biāo)函數(shù)的設(shè)定，通過模擬蟻群行為和混沌序列的引導(dǎo)，逐步調(diào)整信號(hào)的參數(shù)和特征，以達(dá)到減小噪聲、提取有效信息的目的。

關(guān)鍵詞：地磁數(shù)據(jù)噪聲信號(hào)小波混沌蟻群優(yōu)化算法

中圖分類號(hào)：P315

ResearchonaNewDenoisingAlgorithmforGeomagneticSignals

WUWannan1，2YINGYunxiang4，5*HUZhiwen4，5MALongqing6FANGZhen1，2，3HUWei1，2，3ZHOUZhi1，2ZHUHoulin1，2

1.DabieMountainEarthquakeMonitoringandPredictionExperimentalSite，Lu'an，AnhuiProvince，237000China;2.Lu'anEarthquakeMonitoringCenterStation，Lu'an，AnhuiProvince，237000China;3.AnhuiEarthquakeAgency，Hefei，AnhuiProvince，230031China;4.AnhuiMengchengGeophysicalNationalFieldObservationandResearchStation，Mengcheng，AnhuiProvince，233527China;583d5112e759c3d324bc1c3c1e95d379f042cba1f6edcef8276062a0bdd449c4c.MengchengEarthquakeMonitoringCenterStation，Mengcheng，AnhuiProvince，233527China;6.MengchengCountyNo.2MiddleSchool，Mengcheng，AnhuiProvince，233527China

Abstract：Geomagneticobservationdataiswidelyused.Duetothesensitivityofgeomagneticobservationdatatovariousenvironmentalfactors，theprocessingandutilizationofgeomagneticdataareseriouslyaffected.Thestatisticalcharacteristicsofnoisesignalsaredifficulttoachievegoodnoisereductionresultsusingtraditionalnoisereductionalgorithms.Chaoticsequencescanprovidecertainrandomnessandnonlinearcharacteristicstohelpoptimizationalgorithmsbettersearchforoptimalsolutions.Thegeomagneticsignalistheoriginalsignalthatneedstobedenoised.ByusingChaosAntColonyAlgorithmtoconstructtheobjectivefunction，geomagneticsignalscanbeoptimizedanddenoised.Thealgorithmwillgraduallyadjusttheparametersandfeaturesofthesignalbysimulatingantcolonybehaviorandguidingchaoticsequencesbasedonthesettingoftheobjectivefunction，soastoachievethepurposeofreducingnoiseandextractingeffectiveinformation.

KeyWords：Geomagneticdata;Noisesignal;Wavelet;ChaosAntColonyOptimizationAlgorithm

地球磁場(chǎng)是一個(gè)弱矢量場(chǎng)，由多個(gè)隨時(shí)間緩慢變化的磁場(chǎng)疊加而成。地磁觀測(cè)環(huán)境容易受到附近設(shè)施和實(shí)際運(yùn)行條件的影響，影響觀測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量，導(dǎo)致觀測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量下降。在處理地磁數(shù)據(jù)時(shí)，需要優(yōu)先對(duì)采集到的地磁信號(hào)進(jìn)行去噪[１]。專家或利用FFT方法消除部分信號(hào)噪聲；或研究了基于改進(jìn)的小波閾值對(duì)數(shù)據(jù)的噪聲抑制；或采用數(shù)學(xué)形態(tài)融合算法基于小波分析降低信號(hào)噪聲[2]。上述方法普遍存在不完全降噪、信息的有效濾波較差、在抑制地磁信號(hào)噪聲方面較差的適用性和普遍性等缺點(diǎn)。在地磁信號(hào)去噪方法中，混沌蟻群算法可以用于構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)，以實(shí)現(xiàn)信號(hào)的去噪和提取有效信息。

1傳統(tǒng)的去噪方法

地磁數(shù)據(jù)信號(hào)可能受到多種噪聲的干擾，可能存在的地磁數(shù)據(jù)信號(hào)噪聲類型如下。（1）自然噪聲。地球的磁場(chǎng)受到太陽活動(dòng)和地球內(nèi)部運(yùn)動(dòng)的影響，太陽風(fēng)暴和地震等自然事件都可以對(duì)地磁信號(hào)產(chǎn)生干擾。（2）人為噪聲。人類活動(dòng)也可以引入地磁信號(hào)噪聲。（3）儀器自身噪聲。地磁數(shù)據(jù)采集設(shè)備本身可能存在噪聲。（4）數(shù)據(jù)傳輸噪聲。地磁數(shù)據(jù)在傳輸過程中可能受到干擾。

為了準(zhǔn)確地分析和利用地磁數(shù)據(jù)，需要采取一些方法來降低噪聲的影響。（1）信號(hào)過濾。使用數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)，如濾波器，可以選擇性地去除不需要的頻率成分，從而減少噪聲的干擾。（2）信號(hào)平滑。通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平均或其他平滑處理，可以減少由于噪聲引起的突變和不連續(xù)性，從而提高信號(hào)的質(zhì)量。（3）噪聲建模和去除。通過對(duì)噪聲進(jìn)行建模并采取相應(yīng)的去噪算法，可以降低噪聲的影響。（4）數(shù)據(jù)校準(zhǔn)。定期對(duì)地磁數(shù)據(jù)采集設(shè)備進(jìn)行校準(zhǔn)，確保其工作正常并減少儀器本身引入的噪聲[3]。

選擇合適的小波基函數(shù)可以更好地適應(yīng)信號(hào)的特點(diǎn)，從而提高地磁信號(hào)去噪的效果。5類常用的小波函數(shù)的時(shí)域與幅頻波形（圖1～圖5）如下。

2小波變換方法對(duì)地磁數(shù)據(jù)去噪情況

小波變換方法是一種常用于信號(hào)處理和去噪的技術(shù)，可以有效地處理地磁信號(hào)去噪問題。

在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體問題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的小波基函數(shù)和閾值處理方法。一些常用的閾值處理方法包括硬閾值和軟閾值，它們?cè)谙禂?shù)小于閾值時(shí)分別將系數(shù)置為零或進(jìn)行收縮處理[4]。同時(shí)需要注意，小波變換方法并非適用于所有類型的地磁信號(hào)去噪問題。在選擇和應(yīng)用小波變換方法時(shí)，需要考慮信號(hào)的特點(diǎn)、噪聲類型以及具體的應(yīng)用場(chǎng)景，以獲得最佳的去噪效果。

此外，小波變換還可以與其他去噪方法結(jié)合使用，例如基于閾值的方法、小波包變換等。通過靈活選擇和組合不同的去噪方法，可以進(jìn)一步提高地磁數(shù)據(jù)的去噪效果。

3基于混沌蟻群優(yōu)化小波閾值去噪算法

在基于混沌蟻群優(yōu)化小波閾值去噪算法中，選擇小波基函數(shù)是一個(gè)重要的問題。小波基函數(shù)決定了小波變換的特性，對(duì)于信號(hào)的去噪效果和特征提取能力有著重要影響。將混沌序列和地磁信號(hào)的小波系數(shù)進(jìn)行組合，構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)。使用混沌蟻群算法對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化?；煦缦伻核惴M蟻群在搜索食物過程中的行為，通過迭代更新混沌序列和調(diào)整地磁信號(hào)的小波系數(shù)，使目標(biāo)函數(shù)逐步趨于最小值[5]。

在基于混沌蟻群優(yōu)化小波閾值去噪算法中，該算法的主要思想是利用混沌蟻群優(yōu)化算法來自動(dòng)調(diào)整小波閾值，以實(shí)現(xiàn)更好的去噪效果。算法通過模擬蟻群在搜索食物過程中的行為，結(jié)合混沌序列的引導(dǎo)，逐步調(diào)整閾值參數(shù)，使得目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最小化。通過這種優(yōu)化過程，可以得到最佳的閾值參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)更好的信號(hào)去噪效果（見圖7）。

基于混沌蟻群優(yōu)化的小波閾值去噪算法通過動(dòng)態(tài)調(diào)整小波閾值，可以根據(jù)具體的地磁數(shù)據(jù)特點(diǎn)和去噪要求來優(yōu)化去噪效果?；煦缦伻簝?yōu)化算法的全局搜索能力可以幫助找到更優(yōu)的閾值，以減少信號(hào)損失和噪聲殘留（見圖8）。需要注意的是，該算法的性能和效果受到混沌序列的選擇、蟻群參數(shù)的設(shè)置和小波閾值的計(jì)算方法等因素的影響[6]。因此，在具體應(yīng)用中，需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行參數(shù)調(diào)整和算法優(yōu)化，以獲得最佳的去噪效果。

4結(jié)語

本文介紹了一種用于混沌蟻群優(yōu)化的小波閾值算法，基于混沌蟻群優(yōu)化小波閾值去噪算法是一種將混沌蟻群算法與小波閾值去噪方法相結(jié)合的信號(hào)處理技術(shù)，以消除地磁信號(hào)噪聲。通過混沌蟻群算法優(yōu)化小波閾值去噪的閾值參數(shù)，可以提高去噪效果。能夠有效去除地磁信號(hào)的噪聲的處理得完全降噪、信息的有效濾波不夠全面、使用能力差和分析普遍性差等缺點(diǎn)。

將本文提出的算法應(yīng)用于抑制實(shí)測(cè)地磁信號(hào)的噪聲，通過與常用方法的去噪效果比較，發(fā)現(xiàn)該方法不僅有效地去除了噪聲，而且保留了信號(hào)的有效信息，具有普遍實(shí)用性。

參考文獻(xiàn)

[1]應(yīng)允翔，朱厚林，汪繼林，等.小波變換在地磁磁暴分析上的應(yīng)用[J].科技資訊，2020，18（29）：79-82.

[2]李雨淙，於益群，員昊辰，等.地磁擾動(dòng)的時(shí)空變化規(guī)律和產(chǎn)生原因：統(tǒng)計(jì)和模擬研究[J].地球物理學(xué)報(bào)，2023，66（9）：3591-3609.

[3]康傳利，時(shí)滿星，陳洋，等.一種考慮多尺度噪聲的平滑去噪方法[J].科學(xué)技術(shù)與工程，2018，18（11）：110-116.

[4]蘇小會(huì)，王欽欽，王貴鴻.基于改進(jìn)小波閾值算法的遙測(cè)數(shù)據(jù)去噪研究[J].科學(xué)技術(shù)與工程，2019，19（22）：254-258.

[5]汪偉明，賀巍.基于小波分析與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)融合算法對(duì)地磁信號(hào)降噪處理的應(yīng)用[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用，2018，36（2）：122-124.

[6]單維鋒，閆非石，劉海軍，等.基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地磁觀測(cè)數(shù)據(jù)高壓直流輸電干擾事件識(shí)別[J].地球物理學(xué)報(bào)，2023，66（4）：1575-1588.