МЕТОД ОБНАРУЖЕНИЯ ПОМЕХ В ГЕОМАГНИТНЫХ ДАННЫХ : METHOD OF NOISE DETECTION IN MAGNETIC DATA

Предложен вычислительный метод обнаружения помех в геомагнитных данных, основанный на вейвлет-преобразовании и пороговых функциях. Эффективность метода показана на примере обработки результатов измерений с помощью вариационного феррозондового магнитометра FGE-DTU (обсерватория Паратунка , Камчатский...

Full description

Bibliographic Details
Published in:Вестник КРАУНЦ. Физико-математические науки
Main Authors: Папшева, С.Ю., Мандрикова, О.В., Хомутов, С.Ю.
Format: Text
Language:Russian
Published: Вестник КРАУНЦ. Физико-математические науки 2019
Subjects:
Online Access:https://dx.doi.org/10.26117/2079-6641-2019-29-4-87-97
http://krasec.ru/pap2019/
Description
Summary:Предложен вычислительный метод обнаружения помех в геомагнитных данных, основанный на вейвлет-преобразовании и пороговых функциях. Эффективность метода показана на примере обработки результатов измерений с помощью вариационного феррозондового магнитометра FGE-DTU (обсерватория Паратунка , Камчатский край, ИКИР ДВО РАН). Рассмотрены некоторые виды помех от естественных источников (при землетрясениях на Камчатке) и техногенных помех, связанных с работой ионозонда. Детально изучена частотно-временная структура помех в вариациях Z- и D-составляющих геомагнитного поля (частота измерений 2 Гц). Для рассмотренного вида помех определены информативные масштабные уровни вейвлет-преобразования и оценены параметры алгоритма реализации метода. : The method of detection of noise in magnetic data based on wavelet transformation and threshold functions is considered. Efficiency is shown by the results of analysis of fluxgate magnetometer FGE-DTU measurements at Observatory Paratunka, Kamchatka, IKIR FEB RAS. The noise from natural sources such as earthquakes in Kamchatka region and from artificial sources such as the vertical sounding of ionosphere by the ionosonde near Observatory is considered. Detailed time-frequency structure of noise in 2 Hz records of Z and D components is investigated. To automation the method for considered examples of noise the informative scale levels of wavelet-transformation are determined and parameters of threshold functions appreciated. : №4 (2020)