DREMnet

新的DREMnet框架增强了电磁勘探的去噪能力

研究人员开发了DREMnet，一个新颖的可解释框架，用于对通过半航空瞬变电磁（SATEM）勘探获取的信号进行去噪。该方法通过将数据分解为内容和上下文因素来解决现有深度学习方法的局限性，从而改善信号与噪声的分离。DREMnet利用RWKV架构和上下文WKV机制进行双向信号建模，并采用覆盖嵌入技术来保留局部感知，在准确反映理论信号和识别地下电结构方面优于当前方法。