地磁秒數(shù)據(jù)干擾噪聲的處理及軟件實(shí)現(xiàn)

楊寬

摘 ?要：針對(duì)目前地磁噪聲預(yù)處理過程中存在的效率低下、處理質(zhì)量因人而異的缺點(diǎn)，通過借鑒數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的去噪方法，并基于C/C++編程語言和Qt開發(fā)框架，設(shè)計(jì)開發(fā)了一套地磁數(shù)據(jù)噪聲處理軟件，提高了地磁數(shù)據(jù)預(yù)處理工作的自動(dòng)化水平，具有較為廣泛的應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞：數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué);Qt;地磁噪聲處理

中圖分類號(hào)：P318.6 ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ? ? ? ? 文章編號(hào)：2095-2945（2019）35-0007-03

Abstract： In view of the shortcomings of low efficiency and differences of processing quality in the preprocessing process of geomagnetic noise， through the denoising method of mathematical morphology and based on C/C++ programming language and Qt development framework， a set of geomagnetic data noise processing software is designed and developed， which improves the automation level of geomagnetic data preprocessing and has a wide application prospect.

Keywords： mathematical morphology; Qt; geomagnetic noise processing

引言

地震的孕育和發(fā)生將伴隨有地下介質(zhì)電磁性質(zhì)的改變和電磁場的變化，是重要的地震前兆手段。一直以來，臺(tái)網(wǎng)工作人員都是依靠經(jīng)驗(yàn)用肉眼進(jìn)行人工或半人工的對(duì)噪聲進(jìn)行分析識(shí)別，進(jìn)而進(jìn)行噪聲的去除，但這種方法效率不高，受主觀因素的影響較大，難以實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的判別標(biāo)準(zhǔn)，而且依賴于臺(tái)網(wǎng)工作人員的工作能力和責(zé)任心，要求工作人員掌握較為豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和較為扎實(shí)的功底，不利于形成標(biāo)準(zhǔn)化的工作流程。在少數(shù)情況下，由于工作人員事件性質(zhì)分析識(shí)別方面經(jīng)驗(yàn)不足，判斷不準(zhǔn)確甚至誤判事件性質(zhì)，會(huì)讓數(shù)據(jù)失去科研價(jià)值，也會(huì)對(duì)后續(xù)的數(shù)據(jù)跟蹤分析工作造成較大影響。如何選用合適的技術(shù)方法對(duì)干擾進(jìn)行辨識(shí)是目前地磁臺(tái)網(wǎng)運(yùn)行中數(shù)據(jù)處理的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。

因此，一套地磁數(shù)據(jù)噪聲處理軟件的設(shè)計(jì)與開發(fā)，將使得地磁數(shù)據(jù)干擾噪聲的更有針對(duì)性的識(shí)別以及自動(dòng)化處理，也可以使地磁數(shù)據(jù)的預(yù)處理更加準(zhǔn)確，高效。臺(tái)站地磁數(shù)據(jù)的產(chǎn)出主要依靠磁通門磁力儀，但易受不同程度的各類干擾（工廠、鐵路、水庫、高壓直流輸電），一方面，這些干擾影響了對(duì)地磁數(shù)據(jù)的進(jìn)一步分析和利用;另一方面，目前地磁秒數(shù)據(jù)的預(yù)處理自動(dòng)化程度不高，存在大量的重復(fù)操作，特別是“尖峰狀”干擾的去除，消耗了大量的人力。如圖1所示，為地磁秒數(shù)據(jù)處理前后對(duì)比。

1 算法設(shè)計(jì)

最早對(duì)地磁數(shù)據(jù)噪聲進(jìn)行處理的是姚同起等（1995），他采用了自適應(yīng)濾波器，這種濾波器可在運(yùn)行時(shí)自動(dòng)調(diào)整其參數(shù)，無需事先了解信號(hào)和噪音的特征，避免了當(dāng)所處理的信號(hào)及噪音的特征隨時(shí)間而變化時(shí)，誤差較大的不足，但其無法避免對(duì)有用信號(hào)的改變，同時(shí)由于模型的缺失，也缺乏物理意義。

吳利輝（2009）針對(duì)地鐵引起的地磁數(shù)據(jù)典型干擾，結(jié)合電磁感應(yīng)理論的比奧薩伐爾定律，形成了地鐵干擾對(duì)地磁觀測的影響機(jī)理模型，并使用基于小波分析的方法，對(duì)存在尖峰和突變的信號(hào)進(jìn)行了去噪。隨后謝凡等（2011）也針對(duì)軌道交通干擾提出了小波域噪聲閾值抑制模型和方法，并指出小波技術(shù)是研究地磁信號(hào)及軌道交通干擾等非平穩(wěn)信號(hào)的有效手段。

此外，類似的噪聲壓制方法還有Hilbert-Huang變換（湯井田等，2008），盲信源分離中的獨(dú)立分量分析法（Independent Component Analysis，ICA）（Negro， etal.，2008）。

謝凡認(rèn)為（2011），目前對(duì)地磁信號(hào)的最常用手段仍是數(shù)字濾波器，這其中尤以IIR濾波器、FIR濾波器為主，但無法避免存在的時(shí)滯、相移等缺陷，并且當(dāng)信號(hào)與噪聲差異較小且難以區(qū)分，或者干擾信號(hào)的頻帶分布較寬等情況下，數(shù)字濾波方法的應(yīng)用受到限制。

因此，我們嘗試從干擾形態(tài)上尋找一種新的方法——數(shù)學(xué)形態(tài)濾波，來對(duì)受干擾地磁信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理。與傳統(tǒng)的數(shù)字濾波器不同，基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的濾波通過數(shù)學(xué)形態(tài)變換將復(fù)雜的信號(hào)分解為具備物理意義的各個(gè)部分，其基本思想是用具有一定形態(tài)的結(jié)構(gòu)元素作為“探針”元素對(duì)目標(biāo)信號(hào)進(jìn)行變換和匹配，保持信號(hào)基本形態(tài)，抑制不相干信號(hào)，以達(dá)到提取信號(hào)、保持細(xì)節(jié)和抑制噪聲的目的。

數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)（Mathematical Morphology，MM）是基于積分幾何、隨機(jī)集合論等數(shù)學(xué)理論建立起來的一種非線性信號(hào)處理方法。由數(shù)學(xué)家Matheron和Serra J共同創(chuàng)立，最早是以圖像的形態(tài)特征作為研究對(duì)象，現(xiàn)已成功應(yīng)用于圖像處理、圖像分析、計(jì)算機(jī)視覺以及電能擾動(dòng)等工程實(shí)踐領(lǐng)域。在噪聲抑制領(lǐng)域，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)也應(yīng)用廣泛，主要集中在圖像復(fù)原、心（腦）電信號(hào)的干擾抑制，其優(yōu)點(diǎn)是不會(huì)增加局部信息的相關(guān)性。

腐蝕、膨脹、開運(yùn)算、閉運(yùn)算是數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中的四大基本運(yùn)算。地磁秒數(shù)據(jù)是1Hz采樣的離散信號(hào)，用函數(shù)f（n）表示，該函數(shù)描述了實(shí)數(shù)域上的離散時(shí)間序列，其定義域D[f]∈{1，2，3，…，N}。另定義結(jié)構(gòu)元素函數(shù)g（n），其定義域D[g]∈{1，2，3，…，P}，且N？垌P。則f（n）關(guān)于g（n）的腐蝕運(yùn)算定義為：

一般地，開運(yùn)算將信號(hào)中的孤立部分分離，抑制了信號(hào)中的正脈沖噪聲;而閉運(yùn)算的作用是補(bǔ)缺和內(nèi)部連通，用于抑制信號(hào)的負(fù)脈沖噪聲。

選取合理的結(jié)構(gòu)元素，能提高濾波器的性能，一般地，結(jié)構(gòu)元素有正（余）弦型、扁平型、矩形等。Maragos采用相同尺寸形狀的結(jié)構(gòu)元素，通過形態(tài)開、閉運(yùn)算級(jí)聯(lián)，定義了形態(tài)開-閉（OC）和閉-開（CO）濾波器：

由此，可以構(gòu)建出更為復(fù)雜的交替混合濾波器：

通過優(yōu)化選取結(jié)構(gòu)元素和構(gòu)建合理的混合濾波器，并最終實(shí)現(xiàn)脈沖干擾信號(hào)的抑制。

2 軟件實(shí)現(xiàn)

本軟件通過基于Qt環(huán)境設(shè)計(jì)開發(fā)，Qt平臺(tái)具有很好的跨平臺(tái)特性，實(shí)現(xiàn)了一套代碼在多個(gè)平臺(tái)的發(fā)布。在軟件的規(guī)劃過程中，還基于UML標(biāo)準(zhǔn)化建模語言，設(shè)計(jì)了軟件的顯示模塊、數(shù)據(jù)庫讀寫模塊、噪聲去除算法模塊。模塊之間保證高內(nèi)聚、低耦合，做到了Model（模型層）、View（視圖層）、Control（控制層）的分離。

2.1 篩選信息

若想要篩選不同日期、測項(xiàng)、測點(diǎn)的數(shù)據(jù)，可以使用“篩選信息區(qū)”的篩選控件，進(jìn)行篩選。如圖2所示，軟件提供了是選擇原始數(shù)據(jù)還是預(yù)處理數(shù)據(jù)，日期遍歷、臺(tái)站、測項(xiàng)遍歷、測點(diǎn)遍歷的功能。點(diǎn)擊有左箭頭和右箭頭形狀的按鈕，可以執(zhí)行不同篩選信息的遍歷。

當(dāng)選擇或改變了當(dāng)前顯示的篩選信息后，數(shù)據(jù)顯示區(qū)域會(huì)做適應(yīng)性的圖形重繪，按住鼠標(biāo)左鍵，可以對(duì)數(shù)據(jù)顯示區(qū)域的圖形進(jìn)行拖動(dòng)，滾動(dòng)鼠標(biāo)中鍵，可以對(duì)數(shù)據(jù)顯示區(qū)域進(jìn)行放大和縮小操作，與此同時(shí)，數(shù)據(jù)顯示區(qū)域的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)的數(shù)值會(huì)適應(yīng)性地進(jìn)行改變。

2.2 超差檢測

本軟件能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行一階差分情況下的超差檢測。在數(shù)據(jù)正常讀取顯示的前提下，點(diǎn)擊功能區(qū)“超差檢測”按鈕，軟件會(huì)對(duì)超差的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)紅醒目處理，超差處通常都是尖峰噪聲的存在之處，如圖3所示。

2.3 濾波處理

在超差檢測完成的基礎(chǔ)上，點(diǎn)擊功能區(qū)“去除尖峰”按鈕，將執(zhí)行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波算法驅(qū)動(dòng)下的尖峰剔除處理。處理完成后的數(shù)據(jù)以綠色線條的形式繪制，如圖4所示。

不難發(fā)現(xiàn)，在超差檢測步驟識(shí)別到的尖峰噪聲都被成功去除了，基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的自動(dòng)噪聲去除算法成功抑制了噪聲。此時(shí)，點(diǎn)擊“保存到數(shù)據(jù)庫按鈕”，可以一步實(shí)現(xiàn)以往需要人工繁復(fù)操作的噪聲去除功能。

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