| 摘 要： | 磁共振测深法(magnetic resonance sounding, MRS)具有无需钻探即可直接探测地下水含量的优势,但是极低的信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)限制了该方法的大范围应用,目前的研究工作主要集中在消除MRS信号中的尖峰噪声和工频谐波噪声上,而随机噪声由于其无规律性导致难以消除,但是它的影响不容忽视.目前MRS随机噪声的消减常采用叠加法,需要重复采集数据叠加平均来达到消噪目的,探测时间长且消噪效果有限.针对这一问题,本文提出了一种改进的短时傅里叶变换方法,该方法通过处理单次采集的MRS包络信号来降低数据量,提高数据处理效率.改进的短时傅里叶变换方法采用解析信号代替常规短时傅里叶变换中的实值信号,提高MRS信号时频域瞬时幅度的准确度,得到MRS信号的高精度时频分布,然后提取时频域峰值幅度和峰值相位重构信号来消除随机噪声.仿真实验和实测数据处理结果表明,该方法能够直接处理单次采集数据,在信噪比高于–17.21 dB的情况下可有效提取MRS信号,实现随机噪声的压制,且与传统叠加法相比,信噪比最多可提高27.88 dB,均方根误差最多缩小36.44倍,参数估计值更加准确.本文的研究结果为利用MRS获取准确的地下水分布情况奠定了良好的基础.
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