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作者：郝荟萃吉林大学

学位级别：硕士

人类赖以生存的重要资源之一就是水，现在我国主要存在淡水资源紧缺和由地下水引起的地质灾害频发两大问题。能够准确、便捷地确定地下水信息对于人类环境的发展具有重要意义。目前世界上已有的地下水资源探测方法中，磁共振探测方法（... 详细信息

人类赖以生存的重要资源之一就是水，现在我国主要存在淡水资源紧缺和由地下水引起的地质灾害频发两大问题。能够准确、便捷地确定地下水信息对于人类环境的发展具有重要意义。目前世界上已有的地下水资源探测方法中，磁共振探测方法（MRS）是最直接、最无损的物探方法，该技术通过探测地下水中氢质子产生的核磁共振响应实现对地下水的探测，并且探测结果具有定量和解唯一性等优点。然而，MRS信号极其微弱，对电磁噪声敏感成为该方法应用的主要局限，从而导致成分复杂的噪声干扰被高灵敏度的接收系统采集，信噪比降低，影响反演结果的准确性，因而如何进行噪声滤除提取有效信号变得至关重要。针对磁共振地下水探测的全波信号在工频谐波干扰、自然噪声以及偶发尖峰噪声等强噪声干扰下难以获得有效信号的瓶颈，研究基于多通道自适应对消的噪声抑制方法。引入参考线圈，建立带参考通道的90度移相自适应噪声对消（ANC）系统，依变步长手段，实现不同信噪比下探测通道与参考通道相关噪声的抵消。采用数字正交算法将消噪后的全波信号分解为两个正交分量，然后结合自相关函数和最小一乘非线性拟合法在去除非相关噪声的同时实现初始振幅和弛豫时间特征参数的提取。最后，通过室内外实测数据验证消噪方法的有效性。本文的研究将解决强电磁干扰下MRS信号难以有效提取问题，提供一种切实可行的噪声抑制算法，拓展仪器使用范围，为我国水资源勘查与评价提供技术支持。

关键词：磁共振全波信号自适应噪声对消包络提取特征参数提取

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基于集成经验模态分解的磁共振全波数据随机噪声抑制方法

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吉林大学学报(工学版) 2024年

作者：万玲张嘉麟李时赫平清钰地球信息探测仪器教育部重点实验室吉林大学仪器科学与电气工程学院

地面全波磁共振信号以其包含信息量丰富的优势，逐渐取代了包络信号探测。本文采用集成经验模态分解方法（EEMD）对全波磁共振信号进行分解降噪，获取了一系列本征模函数(IMF)分量后，根据自适应降噪原理计算每个IMF分量的能量密度和平... 详细信息

地面全波磁共振信号以其包含信息量丰富的优势，逐渐取代了包络信号探测。本文采用集成经验模态分解方法（EEMD）对全波磁共振信号进行分解降噪，获取了一系列本征模函数(IMF)分量后，根据自适应降噪原理计算每个IMF分量的能量密度和平均周期，去除噪声主导的IMF分量，将筛选所得的IMF分量进行重构。解决了全波磁共振信号受环境噪声干扰严重的问题。仿真实验数据结果表明当磁共振信号信噪比低至-10dB时，经过EEMD处理后依然能够有效提取磁共振参数，初始振幅■提取相对误差为1.57%，弛豫时间■提取相对误差为2.96%，信噪比提升至10.31dB。而实测数据的噪声抑制结果进一步验证了本文研究算法的有效性和实用性，为磁共振地下水探测技术在复杂噪声环境应用提供技术支撑。

关键词：地面磁共振技术磁共振全波信号集成经验模态分解随机噪声数据处理

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