Transformer模型用于MT信号相关性预测与分析

Transformer模型用于MT信号相关性预测与分析

1. 引言

大地电磁(MT)信号处理是地球物理勘探中的重要环节，准确预测四个通道(Ex, Ey, Hx, Hy)信号的相关性对于地下电性结构反演至关重要。传统方法在处理长序列MT数据时面临计算复杂度高、特征提取困难等问题。本文将构建基于Transformer的深度学习模型，用于预测MT信号四个通道的相关性，并系统评估模型性能。

2. 数据准备与预处理

2.1 数据加载与划分

% 加载MT四通道数据 (假设数据已存储在MT_data.mat中)
load('MT_data.mat'); % 数据维度: 4×40000 (4通道×40000点)% 数据标准化