新型磁共振测深电磁噪声抑制,可广泛应用于地下水探测!

   电子分析员        

作为一种先进的地下水检测方法,磁共振探测(MRS)受到了越来越多的关注。然而,最大的挑战是MRS测量总是存在信噪比(SNR)不好的问题。针对MRS测量中的噪声干扰问题,研究人员提出了一种基于数据采集和多帧频谱减法(DA-MFSS)相结合的新型噪声抑制方法。研究人员通过数值模拟和现场测量对该方法进行了检验。应用该方法后,MRS数据的信噪比提高了16.89 dB,随机噪声和谐波噪声都得到了很好的抑制。


新型磁共振测深电磁噪声抑制,可广泛应用于地下水探测!


相关论文以题为“Electromagnetic Noise Suppression of Magnetic Resonance Sounding Combined with Data Acquisition and Multi-Frame Spectral Subtraction in the Frequency Domain”与2020年08月05日发表在《Electronics》上。


研究背景


磁共振探测(MRS)是地下水探测中一种直接的、非破坏性的方法。它可以提供含水率分布和估算水文地质特性,在水文地质勘察中得到了广泛的应用。但是,信噪比(SNR)低一直是限制该方法应用的主要原因。由于信号微弱,只有几十到几千纳伏,很难被检测到。此外,MRS信号的弛豫时间较短,即几百毫秒,这对MRS接收器的灵敏度要求较高。因此,获得可靠的MRS信号已成为MRS测量的关键点。


了提高MRS信号的SNR,人们对MRS仪器硬件和后处理算法都进行了研究。首先,对有噪声的语音和非语音部分进行识别和分离。其次,对有噪声的语音和纯噪声部分进行分割。计算出各段的频谱,然后在频域内对有噪声的语音和纯噪声进行减法。最后,利用相关的反变换恢复去噪语音信号。这种方法在抑制噪声的同时,还能获得相对稳定的功率谱密度。


此外,频谱减法还广泛应用于语音识别预处理、非稳态噪声估计、语音去噪、窄带语音通信系统、工具状态监测等方面。在此,研究人员介绍这样一种方法来抑制磁共振探伤信号中蕴含的噪声。


DA-MFSS的MRS数据采集


在使用DA-MFSS方法进行噪声抑制时,研究人员首先采集多个数据集,然后采用光谱减法对采集的数据进行噪声抑制。图1为MRS测量时的数据采集过程。


新型磁共振测深电磁噪声抑制,可广泛应用于地下水探测!


图1. 磁共振探空(MRS)数据采集和多帧谱减法(DA-MFSS)的数据采集程序示意图。


从图1可以看出,首先采集环境噪声,然后记录噪声MRS信号。例如,MRS接收机先在测量点收集噪声(图1中的N1),然后MRS发射机发出激励电流,然后MRS接收机再次工作,接收噪声MRS信号(图1中的S1)。至此,一个周期的记录就完成了。然后,再逐一重复第二个周期的记录和第三个周期的记录。


图1的左边部分显示的是纯噪声。这些噪声将在频谱减法过程中提供噪声谱。图1的右侧部分说明了噪声MRS信号,这些噪声将用于提供噪声MRS信号的频谱。


在采集完纯噪声和噪声MRS信号后,可以进一步进行噪声抑制的多帧频谱减法(MFSS)。降噪有两种方法可供选择。一种是用MFSS分别处理每个数据样本。另一种是用MFSS处理叠加数据。研究人员知道,统计平均法对信噪比的提高是有效的。另外,对于不同时间采集的噪声数据,叠加噪声数据的频谱可能更能代表环境噪声的频谱分布。因此,研究人员倾向于在MFSS中使用叠加数据。


根据以上分析,采用DA-MFSS方法进行噪声抑制时,MRS仪器的接收机首先采集测量点的纯噪声,然后发射机发射40 ms的脉冲电流,再由接收机采集噪声MRS信号。工作过程如图2所示。


新型磁共振测深电磁噪声抑制,可广泛应用于地下水探测!


图2.MRS数据采集的测量图。


DA-MFSS的噪声抑制程序


数据采集后,可以进行MFSS的噪声抑制,主要包括五个处理阶段。为了清楚地说明处理过程,研究人员总结了一下,用图3进行说明。


新型磁共振测深电磁噪声抑制,可广泛应用于地下水探测!


图3.DA-MFSS的算法流程图。A部分,进行数据采集和统计平均;B部分,计算叠加噪声的频谱;C部分,计算叠加噪声MRS信号的频谱;D部分,对上述两种频谱进行多帧频谱减法;E部分,通过逆向变换和叠加法计算时域内的MRS信号。


DA-MFSS主要包括以下五个步骤:


阶段1,对纯噪声和噪声MRS信号进行统计平均计算,如图3的A部分所示;


阶段2,用叠加噪声计算各频率的频谱值,如图3的B部分所示;


阶段3,应用叠加噪声的MRS信号计算各频率的频谱值,如图3的C部分所示;


阶段4,根据MFSS理论,将上述两个频谱值带入不同频率的能量值计算中,如图3的D部分所示;


阶段5,根据反变换公式和重叠加法,得到光谱减法后的时域MRS信号,如图3的E部分所示。


结论


本文以噪声MRS信号的噪声干扰为重点,分别研究了噪声和噪声数据采集和频谱减法理论。提出了基于数据采集和多帧频谱减法(DA-MFSS)的噪声抑制方法来处理噪声MRS数据。


该方法首先通过测量区的接收线圈采集纯噪声,然后采集发射脉冲时刻后的噪声MRS信号。纯噪声和噪声MRS信号采集重复多次,然后对纯噪声和噪声信号进行统计平均,得到MFSS前的代表性数据。然后,利用MFSS对分割后的噪声MRS数据进行噪声抑制。


此外,利用重叠加法将分割后的估计信号合成为完整的MRS信号。最后,通过对现场噪声MRS数据的数值模拟和噪声抑制验证,MRS数据的信噪比可以提高16.89 dB,本文提出的方法可以很好地抑制随机噪声和谐波噪声。该方法具有同时抑制多种类型噪声的优点,弥补了传统噪声抑制方法在MRS数据处理中的不足。


论文链接:https://www.mdpi.com/2079-9292/9/8/1254/htm


最新评论(0)条评论
不吐不快,我来说两句

还没有人评论哦,抢沙发吧~

相关新闻推荐