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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本发明涉及一种磁共振测深信号噪声滤除领域，具体是一种基于TLS‑ESPRIT算法的磁共振测深信号提取方法。将含噪信号进行希尔伯特变换，后求取自相关矩阵，进行特征分解，选取K+1个向量构建矩阵，矩阵分解和变换得到特征值参数，获得信号参数估计值，最后重构信号。该方法可以解决复杂环境噪声干扰下难以有效估计工频谐波基频，导致传统谐波建模方法无法干净去除工频谐波干扰的问题。

主权项：1.一种基于TLS-ESPRIT算法的磁共振测深信号提取方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤1：对磁共振测深过程中的所采集到的观测磁共振信号，进行希尔伯特变换，得到其复数域值Sn，并对Sn按照阵元数M，快拍数L，以d为间隔构建数据矩阵Xn，求取Xn的自相关矩阵RSS，自相关矩阵RSS的大小为M×M，L+M-1d小于等于信号Sn的数据长度；其中： 步骤2：对自相关矩阵RSS进行特征分解，对得到的特征值按照由大到小的顺序进行排列，与特征值相对应的特征向量也进行对应的排列；步骤3：对采集到的观测磁共振信号进行傅里叶变换，得到其频谱，确定信号中的工频谐波干扰频点f1、f2......fK，进而确定工频谐波干扰数量K，基于旋转不变子空间算法，根据步骤2中的特征值排列，选取前K+1个对应的特征向量，得到Ex、Ey和Exy，Ex对应1～M-1个阵元的K+1个特征值对应的特征向量，Ey对应2～M个阵元的K+1个特征值对应的特征向量，Exy＝[ExEy]；步骤4：基于总体最小二乘准则，构建数据矩阵Es＝ExyH×Exy，H表示共轭转置，并对数据矩阵Es进行特征分解和矩阵变换，求得特征值λi，i＝1，2，3，…，K+1，计算出各个谐波的频率和MRS信号的拉莫尔频率； 其中ang·表示取复数的辐角，fs为采样频率，fi为各个谐波的频率和MRS信号的拉莫尔频率估计值fL；步骤5：将式2中最接近于已知发射频率的fi确定为MRS信号的拉莫尔频率fL，并依据fL对应的特征值λL，计算出MRS信号的平均横向弛豫时间T2*； 步骤6：根据步骤4和步骤5获得的工频谐波的频率fi以及MRS信号的拉莫尔频率fL、平均横向弛豫时间T2*的数值，构造函数矩阵Q，其中函数矩阵Q的前K列是由工频谐波成分构成的Ql，k＝expj2πfiklfs，l＝0，1，…，N+K；k＝1，2，…，K；Q的第K+1列是由MRS信号成分构成的k＝K+1；l＝0，1，…，N+K；根据采集的数据得到数值矩阵Y＝[Sn′]，n＝1，2，…，N+K+1，′表示转置，构成方程：S×Q＝Y4其中N为整数，取值小于快拍数L，对函数矩阵Q求逆，得到矩阵S；对矩阵S取幅值absS，得MRS信号的初始幅值E0；对矩阵S取幅角angS，得MRS信号的初始相位步骤7：根据上述获得的MRS信号的初始振幅E0，平均横向弛豫时间T2*，拉莫尔频率fL和初始相位按照其数学模型进行MRS信号的重构，实现MRS信号的提取目标。

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