摘要：为了剖析大地电磁信号和强干扰的本质特征，进一步精细分离出微弱的大地电磁有用信号，提出基于递归分析和聚类的大地电磁信噪辨识及分离方法.首先，运用递归分析法扩展大地电磁一维时间序列的维数，分析了嵌入维数、延迟时间和判别阈值对递归图的性能，并研究了不同长度的序列对递归定量分析参数的影响情况.然后，构建典型的大地电磁强干扰类型和微弱的大地电磁有用信号样本库，针对样本库讨论了强干扰和微弱大地电磁信号之间的递归定量分析参数，分析了K均值聚类和模糊C均值聚类的信噪辨识效果.最后，对实测大地电磁数据进行信噪辨识处理，并仅对辨识为强干扰的时间段采用数学形态滤波进行噪声压制.实验结果表明，递归分析能定性及定量地描述大地电磁信号时间序列的非线性特征和原动力系统的本质规律，与聚类算法相结合能对矿集区实测大地电磁信号进行信噪辨识；处理后的卡尼亚电阻率-相位曲线更为光滑、连续，其结果更为精细地保留了大地电磁信号低频段的缓变化信息，整个低频段的大地电磁数据质量得到了明显改善.

关键词：大地电磁 信噪辨识 信噪分离 递归分析 聚类 

单位：中南大学有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室; 地球科学与信息物理学院; 长沙410083; 湖南师范大学物理与信息科学学院; 长沙410081; 西北综合勘察设计研究院; 西安710003