统计学在大地电磁测深时间序列处理中的应用

摘要

时间序列的处理是所有地球物理反演和地质解释的基础,也是数据处理中非常关键的一步.对频率域测深而言,时间序列处理主要包括对噪音的分析、标识以及传输函数的求取等.这些处理过程严格意义上来说,都是统计学概念的相关延伸和具体应用,因此,有必要对当前时间序列中应用的统计学概念进行相应的分析和总结,考虑将更多的统计学技巧应用到大地电磁(MT)时间序列处理中来.实际的MT时间序列处理中，一方面需要尽可能的提高信噪比，另一方面需要寻找更为可靠稳健的谱估计方法。这里，传统的统计学方法主要包括回归分析、主成分分析、相干度分析、噪音数据识别、稳健分析等。