基于集成经验模态分解的磁共振全波信号随机噪声抑制方法

摘要

本文采用集成经验模态分解（EEMD）方法对磁共振全波信号进行分解降噪，获取了一系列本征模函数（IMF）分量后，根据自适应降噪原理计算每个IMF分量的能量密度和平均周期，去除噪声主导的IMF分量，将筛选所得的IMF分量进行重构，解决了磁共振全波信号受环境噪声干扰严重的问题。仿真实验数据结果表明，当磁共振信号的信噪比低至-10 dB时，经过EEMD处理后依然能够有效提取磁共振参数，初始振幅E₀提取相对误差为1.57%，弛豫时间T提取相对误差为2.96%，信噪比提升至10.31 dB。实测数据的噪声抑制结果进一步验证了本文研究算法的有效性和实用性，为磁共振地下水探测技术在复杂噪声环境下应用提供技术支撑。

关键词

地面磁共振技术 / 磁共振全波信号 / 集成经验模态分解 / 随机噪声 / 数据处理