基于自适应小波去噪主成分分析与统计特征提取的磁异常检测方法研究

摘要

针对地球物理探测中低信噪比磁异常信号检测的挑战，本文提出了一种综合自适应分层小波去噪、主成分分析(principal components analysis, PCA)和统计特征提取的方法。首先，通过改进的小波阈值去噪策略自适应估计噪声水平，并调整阈值以平衡信号保真度与噪声抑制。其次，提取去噪后信号的局部统计特征，包括均值、标准差等，以反映信号特性。然后，利用PCA降维处理特征矩阵，去除冗余并保留关键特性。最后，采用动态阈值法识别异常点，有效检测低信噪比下的磁异常信号。结果表明：该方法在低信噪比条件下仍具有良好的检测效果。

关键词

小波变换 / 主成分分析(PCA) / 阈值去噪 / 磁异常检测