摘要
本发明提供了一种直流电法时域数据去噪方法、装置、设备和介质,涉及数据处理技术领域,旨在缓解现有技术中去噪效果有限的问题。本发明通过结合实际地电场噪音特征,生成高度仿真且多样化的直流电法时域电位差数据集;对数据集进行归一化处理,并利用学习曲线确定用于网络训练的样本数量;通过贝叶斯优化方法确定网络的超参数组合,构建用于时域电位差数据去噪的宽度学习网络模型,实现对直流电法时域电位差数据的有效去噪。通过将所构建的去噪模型与时域电位差数据采集相融合,形成直流电法数据采集、处理新模式,以提高观测数据质量,从而提升直流电法在近地表勘探中的应用效果。