CN102830435B - 一种地层回波信号提取方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种地层回波信号提取方法及装置，克服目前提取核磁共振的地层回波信号误差较大、精度较低的缺陷，该方法包括：采集核磁共振的回波原始信号；将所述回波原始信号与同频率的正弦信号和余弦信号分别进行正交乘法运算，获得所述回波原始信号的正交分量和同相分量；对所述正交分量进行小波分解和小波重构，获得正交输出信号；对所述同相分量进行小波分解和小波重构，获得同相输出信号；采用数字相敏检波技术对所述正交输出信号和同相输出信号进行合成，获得核磁共振回波信号的初始相位和包络信号幅值。本发明可以高效地滤除信号中的噪声干扰。

Description

一种地层回波信号提取方法及装置

技术领域

本发明涉及一种井下核磁共振测井仪的地层回波信号的提取技术，尤其涉及一种地层回波信号提取方法及装置。

背景技术

井下核磁共振仪器测井过程中，由于地层回波信号非常微弱，使得回波信号的提取十分困难。现有核磁共振测井仪中普遍使用数字相敏检波器(DPSD)的检波算法或者小波提取算法，对输入信号进行幅度与相位的提取。但是目前的提取方法误差较大，精度较低，且极易受到外界噪声的干扰影响回波信号的提取质量。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服目前提取核磁共振的地层回波信号误差较大、精度较低的缺陷。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种地层回波信号提取方法，包括如下步骤：

采集核磁共振的回波原始信号；

将所述回波原始信号与同频率的正弦信号和余弦信号分别进行正交乘法运算，获得所述回波原始信号的正交分量和同相分量；

对所述正交分量进行小波分解和小波重构，获得正交输出信号；

对所述同相分量进行小波分解和小波重构，获得同相输出信号；

采用数字相敏检波技术对所述正交输出信号和同相输出信号进行合成，获得核磁共振回波信号的初始相位和包络信号幅值。

优选地，对所述正交分量进行小波分解和小波重构的步骤，包括：对所述正交分量以db5小波基进行七层小波分解，获得七组细节系数和一组最底层近似系数；将七组细节系数置为零，利用所述最底层近似系数以及置为零的七组细节系数进行小波重构；

对所述同相分量进行小波分解和小波重构的步骤，包括：对所述同相分量以db5小波基进行七层小波分解，获得七组细节系数和一组最底层近似系数；将七组细节系数置为零，利用所述最底层近似系数以及置为零的七组细节系数进行小波重构。

优选地，对所述正交分量或同相分量以db5小波基进行七层小波分解的步骤中，每一层小波分解均采用如下表达式进行：

$d_t^1=d_t^0+\mathrm{\α}(S_t^0+S_{t+1}^0);$

$S_t^1=S_t^0+{\mathrm{\β}}_1{d}_t^1+{\mathrm{\β}}_2{d}_{t-1}^1;$

$d_t^2=d_t^1+\mathrm{\γ}(S_t^1+S_{t-1}^1);$

$S_t^2=S_t^1+{\mathrm{\δ}}_1{d}_{t+2}^2+{\mathrm{\δ}}_2{d}_{t+1}^2;$

$s_t=\mathrm{\ξ}\·s_t^2;$ 以及

$d_t=d_t^2/\mathrm{\ξ};$

其中，第一层小波分解中，和分别为对所述正交分量或同相分量进行奇偶分裂操作得到的奇地址数据和偶地址数据；第二至第七层小波分解中，和分别为对上一层小波分解得到的d_t进行奇偶分裂操作得到的奇地址数据和偶地址数据；

表示向左移动一个时间单位后得到的数据；

表示向右平移一个时间单位后得到的数据；

表示向右平移一个时间单位后得到的数据；

表示向左延迟一个时间周期后得到的数据；

表示向左平移一个时间周期后得到的数据；

α、β₁、β₂、γ、δ₁、δ₂以及ζ为系数。

优选地，α＝-1.5861343420693648；β₁＝1.0796367753628087；

β₂＝-0.0529801185718856；γ＝-0.8829110755411875；δ₁＝0.4435068520511142；

δ₂＝1.576237461483639；以及ζ＝-1.1496043988602418。

本发明提供了一种地层回波信号提取装置，包括：

采集模块，用于采集核磁共振的回波原始信号；

运算模块，用于将所述回波原始信号与同频率的正弦信号和余弦信号分别进行正交乘法运算，获得所述回波原始信号的正交分量和同相分量；

分解重构模块，用于对所述正交分量进行小波分解和小波重构，获得正交输出信号；用于对所述同相分量进行小波分解和小波重构，获得同相输出信号；

合成模块，用于采用数字相敏检波技术对所述正交输出信号和同相输出信号进行合成，获得核磁共振回波信号的初始相位和包络信号幅值。

优选地，所述分解重构模块用于对所述正交分量以db5小波基进行七层小波分解，获得七组细节系数和一组最底层近似系数；将七组细节系数置为零，利用所述最底层近似系数以及置为零的七组细节系数进行小波重构；

所述分解重构模块用于对所述同相分量以db5小波基进行七层小波分解，获得七组细节系数和一组最底层近似系数；将七组细节系数置为零，利用所述最底层近似系数以及置为零的七组细节系数进行小波重构。

优选地，所述分解重构模块用于采用如下表达式进行七层小波分解中的每一层小波分解：

$d_t^1=d_t^0+\mathrm{\α}(S_t^0+S_{t+1}^0);$

$S_t^1=S_t^0+{\mathrm{\β}}_1{d}_t^1+{\mathrm{\β}}_2{d}_{t-1}^1;$

$d_t^2=d_t^1+\mathrm{\γ}(S_t^1+S_{t-1}^1);$

$S_t^2=S_t^1+{\mathrm{\δ}}_1{d}_{t+2}^2+{\mathrm{\δ}}_2{d}_{t+1}^2;$

$s_t=\mathrm{\ξ}\·s_t^2;$ 以及

$d_t=d_t^2/\mathrm{\ξ};$

其中，第一层小波分解中，和分别为对所述正交分量或同相分量进行奇偶分裂操作得到的奇地址数据和偶地址数据；第二至第七层小波分解中，和分别为对上一层小波分解得到的d_t进行奇偶分裂操作得到的奇地址数据和偶地址数据；

表示向左移动一个时间单位后得到的数据；

表示向右平移一个时间单位后得到的数据；

表示向右平移一个时间单位后得到的数据；

表示向左延迟一个时间周期后得到的数据；

表示向左平移一个时间周期后得到的数据；

α、β₁、β₂、γ、δ₁、δ₂以及ζ为系数。

优选地，α＝-1.5861343420693648；β₁＝1.0796367753628087；

β₂＝-0.0529801185718856；γ＝-0.8829110755411875；δ₁＝0.4435068520511142；

δ₂＝1.576237461483639；以及ζ＝-1.1496043988602418。

与现有技术相比，本发明的实施例将提升小波算法与DPSD相敏检波算法两者结合在一起应用于核磁共振仪器微弱信号的提取设计，兼容了两种算法各自的优点。通过将两种算法结合设计来实现对核磁微弱信号的提取，即具有小波算法的优点又同时兼备DPSD算法的优点，可以高效地滤除信号中的噪声干扰，比传统核磁共振测井仪所使用的信号提取算法效率更高，提取有用信号的信噪比更大，大大提高了核磁共振测井中回波信号的提取质量。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

附图用来提供对本发明技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明的技术方案，并不构成对本发明技术方案的限制。

图1为本发明实施例的地层回波信号提取方法的流程示意图。

图2a为本发明实施例中对回波信号的正交分量和同相分量进行小波分解和小波重构的流程示意图。

图2b为本发明实施例中对回波信号进行小波分解和小波重构的原理示意图。

图3为本发明实施例中对回波信号的正交分量和同相分量进行小波分解的分解模块的原理示意图。

图4为本发明实施例中进行小波重构的重构模块的原理示意图。

图5为本发明实施例的地层回波信号提取装置的结构示意图。

具体实施方式

以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。本发明实施例以及实施例中的各个特征在不相冲突前提下的相互结合，均在本发明的保护范围之内。

如图1所示，本发明实施例的地层回波信号提取方法主要包括如下步骤。

步骤S110，采集获得核磁共振的回波原始信号x(n)。

步骤S120，将回波原始信号x(n)与同频率的正弦信号sin(ω₀n)和余弦信号cos(ω₀n)分别进行正交乘法运算，获得回波原始信号的正交分量Q(n)和同相分量I(n)。

步骤S130，对正交分量Q(n)进行小波分解和小波重构，获得正交输出信号Q_out(n)；对同相分量I(n)进行小波分解和小波重构，获得同相输出信号I_out(n)。

步骤S140，采用数字相敏检波技术对正交输出信号Q_out(n)和同相输出信号I_out(n)进行相位合成和幅值合成的处理，获得核磁共振回波信号的初始相位和包络信号幅值y(n)。

本发明的实施例中，步骤S130中，对回波信号的正交分量Q(n)和同相分量I(n)进行小波分解和小波重构的过程可以采用如图2a所示的流程来进行。

步骤S131，将回波信号的正交分量Q(n)和同相分量I(n)分别以db5小波基进行七层小波分解，各自获得七组细节系数和一组最底层近似系数(第七层分解后的近似系数)。

步骤S132，将七组细节系数全部置为零。

步骤S133，利用该最底层近似系数以及置为零的七组细节系数进行小波重构，得到两路原始信号I_out(n)与Q_out(n)以完成对其的噪声滤波处理。

如图2b所示，将输入信号按照图2b所示进行抽取后，得到的奇偶两组序列与行列式进行乘法运算，最后得出的值即为分解后的奇地址分解数据d_t和偶地址分解数据s_t。

图2b中：

$P\left(z\right)=\left[\begin{array}{cc}1& 0\\ \mathrm{\α}(1+z^{-1})& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}1& ({\mathrm{\β}}_1+{\mathrm{\β}}_{2}z)\\ 0& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}1& 0\\ \mathrm{\γ}(1+z)& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}1& ({\mathrm{\δ}}_1{z}^{-1}+{\mathrm{\δ}}_2{z}^{-2})\\ 0& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}1/\mathrm{\ξ}& 0\\ 0& \mathrm{\ξ}\end{array}\right]$ 式(A)

是对表达式A中行列式P(z)进行转置求倒后得出的，保证其中，α、β₁、β₂、γ、δ₁、δ₂以及ζ等都为系数。

z表示时域信号作频域Z变换的基本变量。图2b中的与P(z)的意义表示输入的时域信号进行频域Z变换后与或者P(z)作行列式频域乘法运算，得出的值在转换到相对应的时域上，即得到图3与图4所示信号分解与重构的时域操作流程图。

小波分解过程即是完成将输入信号的奇偶两组序列与进行行列式相乘得出两组分解后的系数。进一步将其输入信号的奇偶两组序列与行列式相乘的运算进行数学上的分步拆分化简，最后得出了如图3所示小波分解的步骤与相关计算公式，如图4所示的重构过程也类似与分解过程。

将分解后所得的最底层近似系数与置为零的细节系数乘以表达式P(z)进行重构，将该步行列式乘法运算进行数学的分解化简后，得出如图4所示结构与相关计算公式。

上述步骤S131中以db5小波基对正交分量Q(n)和同相分量I(n)进行七层小波分解中，每一层小波分解都可以采用如图3所示的分解模块来进行。

如图3所示，分解模块主要包括信号分离单元310，第一、第二、…、第八延时单元321、322、…、328，以及第一、第二、…、第六预测更新单元331、332、…、336。

在第一层小波分解中，信号分离单元(SPLIT)310用于对输入的正交分量Q(n)或同相分量I(n)进行奇偶分裂操作；按照对正交分量Q(n)或同相分量I(n)的采样信号x(t)的地址编号的奇偶性，将采样信号分为偶地址数据和奇地址数据

其中：

$S_t^0=x{\left(t\right)}_{2t}$ 式(1)

$d_t^0=x{\left(t\right)}_{2t+1}$ 式(2)

表达式(1)和表达式(2)中的下脚标t为大于等于0的整数。x(t)_2t表示偶地址编号的采样信号x(t)的集合，x(t)_2t+1表示奇地址编号的采样信号x(t)的集合。

偶地址数据输入到第一延时单元321进行第一延时处理，经过第一延时处理的偶地址数据输入到第三延时单元323进行第三延时处理；奇地址数据输入到第二延时单元322进行第二延时处理。经过第一延时处理的偶地址数据经过第三延时处理的偶地址数据以及经过第二延时处理的奇地址数据一起输入到第一预测更新单元331。

第一预测更新单元331，分别完成预测、更新及归一化操作。通过如下表达式进行计算，得到第一奇地址预测数据

$d_t^1=d_t^0+\mathrm{\α}(S_t^0+S_{t+1}^0)$ 式(3)

表达式(3)中，系数α在本发明的实施例中取值为-1.5861343420693648；表示偶地址数据向左移动一个时间单位(超前预测)后得到的数据，比如序列的当前值是序列下一个时刻值。

第一预测更新单元331的输出信号分别输入到第四延时单元324和第二预测更新单元332。

第二预测更新单元332接入第三延时单元323的输出、第一预测更新单元331的输出以及第四延时单元324的输出，根据如下表达式进行计算，得到第一偶地址预测数据

$S_t^1=S_t^0+{\mathrm{\β}}_1{d}_t^1+{\mathrm{\β}}_2{d}_{t-1}^1$ 式(4)

表达式(4)中，参数β₁在本发明的实施例中取值为1.0796367753628087；参数β₂在本发明的实施例中取值为-0.0529801185718856；表示向右平移一个时间单位后得到的数据，比如序列当前值是序列下一个时刻的值。

第二预测更新单元332的输出信号分别输入到第五延时单元325和第三预测更新单元333。第五延时单元325的输出信号输入到第六延时单元326进行第六延时处理。

第三预测更新单元333接入第四延时单元324的输出、第二预测更新单元332的输出以及第五延时单元325的输出，根据如下表达式进行计算，得到第二奇地址预测数据

$d_t^2=d_t^1+\mathrm{\γ}(S_t^1+S_{t-1}^1)$ 式(5)

表达式(5)中，参数γ在本发明的实施例中取值为-0.8829110755411875；表示向右平移一个时间单位后得到的数据，比如序列对应的值是序列对应上一个时间时刻的值。

第三预测更新单元333的输出信号分别输入到第七延时单元327和第四预测更新单元334。第七延时单元327的输出信号输入到第八延时单元328进行第八延时处理。

第四预测更新单元334接入第六延时单元326的输出、第三预测更新单元333的输出以及第七延时单元327的输出，根据如下表达式进行计算，得到第二偶地址预测数据

$S_t^2=S_t^1+{\mathrm{\δ}}_1{d}_{t+2}^2+{\mathrm{\δ}}_2{d}_{t+1}^2$ 式(6)

表达式(6)中，参数δ₁在本发明的实施例中取值为0.4435068520511142；参数δ₂在本发明的实施例中取值为1.576237461483639。表示向左延迟一个时间周期后得到的数据，当前序列对应的值是序列对应下一时刻的值；表示向左平移一个时间周期后得到的数据，当前序列对应的值是序列对应下一时刻的值。

第四预测更新单元334将第二偶地址预测数据输入到第五预测更新单元335，第五预测更新单元335根据如下表达式(7)进行计算，输出当前一层小波分解后的偶地址分解数据s_t。第八延时单元328的输出信号输入到第六预测更新单元336，第六预测更新单元336根据如下表达式(8)进行计算，输出当前一层小波分解后的奇地址分解数据d_t。

$s_t=\mathrm{\ξ}\·s_t^2$ 式(7)

$d_t=d_t^2/\mathrm{\ξ}$ 式(8)

表达式(7)和表达式(8)中，参数ξ在本发明的实施例中取值为-1.1496043988602418。

将上述的奇地址分解数据d_t再次进行信号采样形成采样信号x(t)，输入到图3所示的分解模块继续进行分解操作，后续每一层小波分解的输入信号，均是上一层小波分解得到的奇地址分解数据。直到对正交分量Q(n)和同相分量I(n)进行七层小波分解，最后得到最底层近似系数。

本发明的实施例中，各个预测更新单元采用位移的方式来实现乘法运算，如此可以高效地降低资源量，提高运行速度，方便硬件实现。

步骤S133的小波重构过程是步骤S131的小波分解过程的逆过程，可以完成对信号的重构操作。

上述步骤S133中，采用如图4所示的重构模块来进行小波重构，得到两路原始信号I_out(n)与Q_out(n)。

经过七层分解后，得到的奇地址分解数据d_t和偶地址分解数据s_t，分别输入到如图4所示的第一预测更新单元411和第二预测更新单元412进行小波重构运算。此处的小波重构运算是前述小波分解运算的逆运算。在这个逆运算的处理过程中，使用前述小波分解所得到的最底层近似系数，以及置为零的各细节系数。

第一预测更新单元411的输出信号输入到第一延时单元421以及第三预测更新单元413，第一延时单元421输出的信号也输入到第三预测更新单元413。第二预测更新单元412的输出信号输入到第三预测更新单元413。

第一延时单元421的输出信号输入到第三延时单元423，第三延时单元423的输出信号输入到第四预测更新单元414。第三预测更新单元413产生数据分别发送给第四延时单元424和第四预测更新单元414，第四延时单元424的输出信号也输入到第四预测更新单元414。

第四预测更新单元414产生数据分别发送给第五延时单元425和第五预测更新单元415。第四延时单元424的输出信号以及第五延时单元425的输出信号也输入到第五预测更新单元415。第五延时单元425的输出信号还输入到第六延时单元426。

第五预测更新单元415产生数据分别发送给第七延时单元427和第六预测更新单元416，第四延时单元424的输出信号也输入到第六预测更新单元416，第七延时单元427的输出信号在输入到第八延时单元428的同时也输入到第六预测更新单元416。

第六预测更新单元416产生数据以及第八延时单元428输出的数据一起输入到信号合成单元430中产生合成信号y(t)，据此可以获得对应的原始信号I_out(n)与Q_out(n)。

本发明的实施例通过上述小波分解与重构计算处理后的正交输出信号Q_out(n)和同相输出信号I_out(n)，从回波原始信号中滤除了混杂在其中的噪声信号，大大提高了输出信号的信噪比。

如图5所示，本发明实施例的地层回波信号提取装置，主要包括采集模块510、运算模块520、分解重构模块530以及合成模块540，其中：

采集模块510，用于采集核磁共振的回波原始信号；

运算模块520，与采集模块510相连，用于将所述回波原始信号与同频率的正弦信号和余弦信号分别进行正交乘法运算，获得所述回波原始信号的正交分量和同相分量；

分解重构模块530，与运算模块520相连，用于对所述正交分量进行小波分解和小波重构，获得正交输出信号；用于对所述同相分量进行小波分解和小波重构，获得同相输出信号；

合成模块540，与分解重构模块530相连，用于采用数字相敏检波技术对所述正交输出信号和同相输出信号进行合成，获得核磁共振回波信号的初始相位和包络信号幅值。

所述分解重构模块530用于对所述正交分量以db5小波基进行七层小波分解，获得七组细节系数和一组最底层近似系数；将七组细节系数置为零，利用所述最底层近似系数以及置为零的七组细节系数进行小波重构。

所述分解重构模块530用于对所述同相分量以db5小波基进行七层小波分解，获得七组细节系数和一组最底层近似系数；将七组细节系数置为零，利用所述最底层近似系数以及置为零的七组细节系数进行小波重构。

所述分解重构模块530用于采用如下表达式进行七层小波分解中的每一层小波分解：

$d_t^1=d_t^0+\mathrm{\α}(S_t^0+S_{t+1}^0);$

$S_t^1=S_t^0+{\mathrm{\β}}_1{d}_t^1+{\mathrm{\β}}_2{d}_{t-1}^1;$

$d_t^2=d_t^1+\mathrm{\γ}(S_t^1+S_{t-1}^1);$

$S_t^2=S_t^1+{\mathrm{\δ}}_1{d}_{t+2}^2+{\mathrm{\δ}}_2{d}_{t+1}^2;$

$s_t=\mathrm{\ξ}\·s_t^2;$ 以及

$d_t=d_t^2/\mathrm{\ξ};$

其中，第一层小波分解中，和分别为对所述正交分量或同相分量进行奇偶分裂操作得到的奇地址数据和偶地址数据；第二至第七层小波分解中，和分别为对上一层小波分解得到的d_t进行奇偶分裂操作得到的奇地址数据和偶地址数据；

表示向左移动一个时间单位后得到的数据；

表示向右平移一个时间单位后得到的数据；

表示向右平移一个时间单位后得到的数据；

表示向左延迟一个时间周期后得到的数据；

表示向左平移一个时间周期后得到的数据；

α、β₁、β₂、γ、δ₁、δ₂以及ζ为系数，本发明实施例中的取值请参考前述本发明实施例地层回波信号提取的描述。

本发明的实施例结合提升式小波算法与DPSD相敏检波算法的优点，高效地滤除了回波中含有的噪声信号，有效地提取其中的回波信息，更好地反映地层流体信息，将噪声的影响减小到最低程度。本发明的实施例能够大大提高回波信号的提取效率与精确度，为后续更好地进行地层流体分析奠定了良好的基础。

本领域的技术人员应该明白，上述的本发明实施例所提供的装置和/或系统的各组成部分，以及方法中的各步骤，可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

虽然本发明所揭露的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属领域内的技术人员，在不脱离本发明所揭露的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本发明的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

Claims (6)

1.一种地层回波信号提取方法，包括如下步骤：

采集核磁共振的回波原始信号；

将所述回波原始信号与同频率的正弦信号和余弦信号分别进行正交乘法运算，获得所述回波原始信号的正交分量和同相分量；

对所述正交分量进行小波分解和小波重构，获得正交输出信号；

对所述同相分量进行小波分解和小波重构，获得同相输出信号；

采用数字相敏检波技术对所述正交输出信号和同相输出信号进行合成，获得核磁共振回波信号的初始相位和包络信号幅值；

对所述正交分量进行小波分解和小波重构的步骤，包括：对所述正交分量以db5小波基进行七层小波分解，获得七组细节系数和一组最底层近似系数；将七组细节系数置为零，利用所述最底层近似系数以及置为零的七组细节系数进行小波重构；

对所述同相分量进行小波分解和小波重构的步骤，包括：对所述同相分量以db5小波基进行七层小波分解，获得七组细节系数和一组最底层近似系数；将七组细节系数置为零，利用所述最底层近似系数以及置为零的七组细节系数进行小波重构。

2.根据权利要求1所述的方法，其中：

对所述正交分量或同相分量以db5小波基进行七层小波分解的步骤中，每一层小波分解均采用如下表达式进行：

$d_t^1=d_t^0+\mathrm{\α}(s_t^0+s_{t+1}^0);$

$s_t^1=s_t^0+{\mathrm{\β}}_1{d}_t^1+{\mathrm{\β}}_2{d}_{t-1}^1;$

$d_t^2=d_t^1+\mathrm{\γ}(s_t^1+s_{t-1}^1);$

$s_t^2=s_t^1+{\mathrm{\δ}}_1{d}_{t+2}^2+{\mathrm{\δ}}_2{d}_{t+1}^2;$

$s_t=\mathrm{\ξ}\·s_t^2;$ 以及

$d_t=d_t^2/\mathrm{\ξ};$

其中，第一层小波分解中，和分别为对所述正交分量或同相分量进行奇偶分裂操作得到的奇地址数据和偶地址数据；第二至第七层小波分解中，和分别为对上一层小波分解得到的d_t进行奇偶分裂操作得到的奇地址数据和偶地址数据；

表示向左移动一个时间单位后得到的数据；

表示向右平移一个时间单位后得到的数据；

表示向右平移一个时间单位后得到的数据；

表示向左延迟一个时间周期后得到的数据；

表示向左平移一个时间周期后得到的数据；

表示第一奇地址预测数据；

表示第一偶地址预测数据；

表示第二奇地址预测数据；

表示第二偶地址预测数据；

d_t表示最终奇地址分解数据；

s_t表示最终偶地址分解数据；

α、β₁、β₂、γ、δ₁、δ₂以及ξ为系数。

3.根据权利要求2所述的方法，其中：

α＝-1.5861343420693648；

β₁＝1.0796367753628087；

β₂＝-0.0529801185718856；

γ＝-0.8829110755411875；

δ₁＝0.4435068520511142；

δ₂＝1.576237461483639；以及

ξ＝-1.1496043988602418。

4.一种地层回波信号提取装置，包括：

采集模块，用于采集核磁共振的回波原始信号；

运算模块，用于将所述回波原始信号与同频率的正弦信号和余弦信号分别进行正交乘法运算，获得所述回波原始信号的正交分量和同相分量；

分解重构模块，用于对所述正交分量进行小波分解和小波重构，获得正交输出信号；用于对所述同相分量进行小波分解和小波重构，获得同相输出信号；

合成模块，用于采用数字相敏检波技术对所述正交输出信号和同相输出信号进行合成，获得核磁共振回波信号的初始相位和包络信号幅值；

所述分解重构模块用于对所述正交分量以db5小波基进行七层小波分解，获得七组细节系数和一组最底层近似系数；将七组细节系数置为零，利用所述最底层近似系数以及置为零的七组细节系数进行小波重构；

所述分解重构模块用于对所述同相分量以db5小波基进行七层小波分解，获得七组细节系数和一组最底层近似系数；将七组细节系数置为零，利用所述最底层近似系数以及置为零的七组细节系数进行小波重构。

5.根据权利要求4所述的装置，其中：

所述分解重构模块用于采用如下表达式进行七层小波分解中的每一层小波分解：

$d_t^1=d_t^0+\mathrm{\α}(s_t^0+s_{t+1}^0);$

$s_t^1=s_t^0+{\mathrm{\β}}_1{d}_t^1+{\mathrm{\β}}_2{d}_{t-1}^1;$

$d_t^2=d_t^1+\mathrm{\γ}(s_t^1+s_{t-1}^1);$

$s_t^2=s_t^1+{\mathrm{\δ}}_1{d}_{t+2}^2+{\mathrm{\δ}}_2{d}_{t+1}^2;$

$s_t=\mathrm{\ξ}\·s_t^2;$ 以及

$d_t=d_t^2/\mathrm{\ξ};$

其中，第一层小波分解中，和分别为对所述正交分量或同相分量进行奇偶分裂操作得到的奇地址数据和偶地址数据；第二至第七层小波分解中，和分别为对上一层小波分解得到的d_t进行奇偶分裂操作得到的奇地址数据和偶地址数据；

表示向左移动一个时间单位后得到的数据；

表示向右平移一个时间单位后得到的数据；

表示向右平移一个时间单位后得到的数据；

表示向左延迟一个时间周期后得到的数据；

表示向左平移一个时间周期后得到的数据；

表示第一奇地址预测数据；

表示第一偶地址预测数据；

表示第二奇地址预测数据；

表示第二偶地址预测数据；

d_t表示最终奇地址分解数据；

s_t表示最终偶地址分解数据；

α、β₁、β₂、γ、δ₁、δ₂以及ξ为系数。

6.根据权利要求5所述的装置，其中：

α＝-1.5861343420693648；

β₁＝1.0796367753628087；

β₂＝-0.0529801185718856；

γ＝-0.8829110755411875；

δ₁＝0.4435068520511142；

δ₂＝1.576237461483639；以及

ξ＝-1.1496043988602418。