【摘 要】
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矿产资源开发需求加速了广域电磁法（Wide Field Electromagnetic Method， WFEM）的发展与应用，但强电磁干扰严重降低了原始数据质量与探测效果。为此，本文提出基于改进固有时间尺度分解（Improved Inherent Time-scale Decomposition，IITD）和概率神经网络（Probabilistic Neural Network，PNN）的广域电
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“南方海相页岩气电磁法识别与预测方法研究”（41874081）； 有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室（中南大学）开放基金项目（2022YSJS05，2022YSJS20）； 湖南省教育厅科学研究项目（22A0457）联合资助；
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矿产资源开发需求加速了广域电磁法（Wide Field Electromagnetic Method， WFEM）的发展与应用，但强电磁干扰严重降低了原始数据质量与探测效果。为此，本文提出基于改进固有时间尺度分解（Improved Inherent Time-scale Decomposition，IITD）和概率神经网络（Probabilistic Neural Network，PNN）的广域电磁法数据信噪分离方法。首先，通过改进固有时间尺度分解算法，提高信号分解精度，消除原始数据中存在的趋势噪声；然后，构建WFEM数据样本库，提取最大值、峰值因子、脉冲因子、裕度因子等多个时域特征，结合概率神经网络进行信噪辨识；最后，将识别为有效信号的部分按原采样顺序进行整合与重构，实现WEFM数据去噪；通过数值模拟与实测分析，结果表明，趋势噪声和异常波形均能被有效辨识及剔除，处理后的电场曲线形态趋于平滑稳定，原始数据质量得到提升。
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