数据筛选与估计

本章详细介绍MTDP的数据筛选和阻抗估计功能。

🖥️ 数据筛选界面

界面布局

数据筛选界面分为多个选项卡：

        graph TB
    A[工具栏] --> B[选项卡区域]
    B --> C1[视电阻率/相位]
    B --> C2[阻抗张量]
    B --> C3[倾子向量]
    B --> C4[相位张量]
    B --> D1[相干度]
    B --> D2[信噪比]
    B --> D3[频谱]
    B --> E1[系统响应]
    B --> E2[双参数编辑]
    B --> E3[自动筛选]
    
    style A fill:#e3f2fd
    style B fill:#f5f5f5
    style C1 fill:#e8f5e9
    style D1 fill:#fff8e1
    style E1 fill:#f3e5f5

选项卡	功能
视电阻率/相位	编辑Rho和Phase数据
阻抗	编辑阻抗张量
倾子	编辑倾子向量
相位张量	查看相位张量参数
相干度	查看相干度曲线
信噪比	查看信噪比曲线
频谱	查看功率谱密度
系统响应	查看标定曲线
双参数编辑	双参数散点图筛选
自动筛选	设置自动筛选参数

工具栏

按钮	功能
保存FC	保存傅里叶系数
全选	选中所有数据
当前频率全选	选中当前频率的所有数据
显示误差棒	显示/隐藏误差棒
旋转角度	设置坐标旋转角度

📈 图表类型

视电阻率/相位

曲线	说明
Rxx/Ryy	对角元素视电阻率
Rxy/Ryx	非对角元素视电阻率
Pxx/Pyy	对角元素相位
Pxy/Pyx	非对角元素相位

阻抗张量

曲线	说明
Z振幅	阻抗振幅
Z相位	阻抗相位
Z实部	阻抗实部
Z虚部	阻抗虚部

倾子向量

曲线	说明
T振幅	倾子振幅
T相位	倾子相位
T实部	倾子实部
T虚部	倾子虚部

相位张量

曲线	说明
PT元素	相位张量四个分量
α/β	相位张量主方向角
Max/Min	相位张量最大/最小值
Skew1D/2D	相位张量偏斜度

📖 理论背景：相位张量（Phase Tensor）

相位张量是由Caldwell等（2004）提出的一种分析MT数据的新方法，不依赖于地下电性结构的维性假设。

定义：将阻抗张量分解为实部和虚部 $\mathbf{Z} = \mathbf{X} + i\mathbf{Y}$，相位张量定义为：

{math} :label: eq-phase-tensor

\mathbf{\Phi} = \mathbf{X}^{-1}\mathbf{Y} = \begin{bmatrix} \Phi_{xx} & \Phi_{xy} \ \Phi_{yx} & \Phi_{yy} \end{bmatrix}

主要参数：

参数

公式

物理意义

主方向角 α

$\alpha = \frac{1}{2}\arctan\left(\frac{\Phi_{xy}+\Phi_{yx}}{\Phi_{xx}-\Phi_{yy}}\right)$

电性结构主走向方向

二维偏离度 β

$\beta = \frac{1}{2}\arctan\left(\frac{\Phi_{xy}-\Phi_{yx}}{\Phi_{xx}+\Phi_{yy}}\right)$

偏离二维程度，$

椭圆率 λ

$\lambda = \frac{\Phi_{max} - \Phi_{min}}{\Phi_{max} + \Phi_{min}}$

各向异性程度

一维偏离度 κ

$\kappa = \sqrt{\frac{(\Phi_{xx}-\Phi_{yy})^2 + 4\Phi_{xy}^2}{(\Phi_{xx}+\Phi_{yy})^2}}$

偏离一维程度

椭圆表示：相位张量可用椭圆可视化，长轴=$\Phi_{max}$，短轴=$\Phi_{min}$，方向=主方向角$\alpha$。对于一维层状介质，相位张量为圆形。

相干度

常相干度（Ordinary Coherency）：

曲线	说明
CohEx	Ex道常相干度
CohEy	Ey道常相干度
CohHx	Hx道常相干度
CohHy	Hy道常相干度
CohHz	Hz道常相干度

多道相干度（Multiple Channel Coherency）：

曲线	说明
CohMEx	Ex与磁场多道相干
CohMEy	Ey与磁场多道相干
CohMHx	Hx与磁场多道相干
CohMHy	Hy与磁场多道相干
CohMHz	Hz与磁场多道相干

偏相干度（Partial Coherency）：

曲线	说明
PCohExHx	Ex-Hx偏相干
PCohExHy	Ex-Hy偏相干
PCohEyHx	Ey-Hx偏相干
PCohEyHy	Ey-Hy偏相干

重相干度（Bi-coherency）：

曲线	说明
BiCohEx	Ex重相干度
BiCohEy	Ey重相干度
BiCohHx	Hx重相干度
BiCohHy	Hy重相干度

其他参数

曲线	说明
CCZ Skew	共轭阻抗偏斜度
CCZ Theta	共轭阻抗角度
SNR	信噪比
功率谱	各道功率谱密度
系统响应	标定曲线
极化方向	电/磁场极化

筛选操作

单参数筛选

        graph TB
    A[切换参数选项卡] --> B{选择方式?}
    B -->|点选| C[点击数据点]
    B -->|矩形选| D[拖动绘制矩形]
    B -->|多边形选| E[依次点击顶点]
    C --> F[按Enter确认]
    D --> F
    E --> F
    F --> G[数据标记为剔除]
    
    style A fill:#e3f2fd
    style F fill:#c8e6c9
    style G fill:#ffcdd2

切换到要编辑的参数选项卡
在图表上进行筛选：
- 点选：点击数据点
- 矩形选：拖动绘制矩形
- 多边形选：依次点击顶点
按 Enter 确认选择

双参数筛选

切换到"双参数编辑"选项卡
选择X轴和Y轴参数
点击"添加"创建新的筛选图表
在散点图上筛选

撤销与重做

快捷键	功能
Ctrl + Z	撤销
Ctrl + Y	重做

旋转角度

功能说明

设置坐标旋转角度，用于：

        graph LR
    A[旋转到构造主方向] --> D[优化数据质量]
    B[获取TE/TM模式] --> D
    C[寻找最佳主轴角度] --> D
    
    style D fill:#c8e6c9

旋转到构造主方向
获取TE/TM模式
最佳主轴角度

操作方法

在工具栏中设置旋转角度（度）
或点击"最佳旋转角度"自动计算
曲线自动更新

📏 马氏距离筛选

功能说明

使用马氏距离自动识别异常数据点。

        graph TB
    A[多维参数空间] --> B[计算协方差矩阵]
    B --> C[计算马氏距离]
    C --> D{距离 > 阈值?}
    D -->|是| E[标记为异常点]
    D -->|否| F[保留为正常点]
    
    style A fill:#e3f2fd
    style E fill:#ffcdd2
    style F fill:#c8e6c9

操作方法

1️⃣ 设置阈值（默认5.0） 2️⃣ 设置迭代次数（默认5） 3️⃣ 点击"马氏距离筛选" 4️⃣ 查看筛选结果

📖 理论背景：马氏距离（Mahalanobis Distance）

马氏距离考虑了变量之间的相关性和各变量的方差，能够更准确地衡量样本的异常程度。

定义：对于p维随机向量$\mathbf{x}$，马氏距离定义为：

{math} :label: eq-mahalanobis

D_M(\mathbf{x}) = \sqrt{(\mathbf{x} - \boldsymbol{\mu})^T \mathbf{\Sigma}^{-1} (\mathbf{x} - \boldsymbol{\mu})}

式中$\boldsymbol{\mu}$为均值向量，$\mathbf{\Sigma}$为协方差矩阵。

在MT数据筛选中的应用：将每个频点的数据视为多维向量，例如：

{math} :label: eq-data-vector

\mathbf{x}i = [\log\rho{xy}, \log\rho_{yx}, \varphi_{xy}, \varphi_{yx}]^T

计算每个频点的马氏距离，距离较大的频点被认为是离群点。

阈值确定方法：

方法

说明

卡方分布法

$D_M^2$服从自由度为p的卡方分布，取$\chi_{p,1-\alpha}^2$为阈值

百分位数法

选取某个百分位数（如95%或99%）作为阈值

迭代法

每次剔除最大马氏距离点，直到分布稳定

优点：综合考虑多个参数的相关性，对变量尺度不敏感，比单一参数筛选更加稳健。

🤖 自动筛选

筛选参数

参数	说明
最大保留比例	保留数据的最大比例
最小保留比例	保留数据的最小比例
退出误差	迭代退出的误差阈值
自动百分比	自动筛选的百分比

自动旋转角度

可设置多个旋转角度进行自动筛选：

在"自动旋转角度"列表中添加角度
系统在各角度下分别筛选
选择最优结果

筛选类型

        graph TB
    A[Rhoplus SA 谱分析] --> E[简单快速]
    B[Rhoplus GA 遗传算法] --> F[中等复杂]
    C[Rhoplus MOGA 多目标GA] --> G[复杂精确]
    D[Full Z MOGA 全阻抗GA] --> G
    
    style A fill:#e8f5e9
    style B fill:#fff8e1
    style C fill:#e3f2fd
    style D fill:#f3e5f5

类型	说明
Rhoplus SA	Rhoplus谱分析筛选
Rhoplus GA	Rhoplus遗传算法筛选
Rhoplus MOGA	Rhoplus多目标遗传算法
Full Z MOGA	全阻抗多目标遗传算法

📐 Rhoplus参考曲线

功能说明

Rhoplus是一种基于1D层状模型的反演方法，用于：

        graph LR
    A[实测数据] --> B[1D反演]
    B --> C[参考曲线]
    C --> D[数据质量评估]
    C --> E[异常识别]
    C --> F[数据修复]
    
    style A fill:#e3f2fd
    style C fill:#c8e6c9
    style E fill:#ffcdd2

数据质量评估
生成平滑的参考曲线
识别异常数据点

📖 理论背景：Rhoplus方法

Rhoplus方法由Parker和Booker（1996）提出，核心思想是寻找与观测数据相容的最简单地下电阻率结构。

基本原理：如果存在一个一维层状模型能够完全解释观测的视电阻率数据，那么该模型就是与数据相容的最简单模型。Rhoplus方法寻找的是使拟合误差最小的一维模型。

目标函数：

{math} :label: eq-rhoplus-objective

\min_{\boldsymbol{\rho}, \boldsymbol{h}} \sum_{i=1}^{N} w_i \left[\frac{\rho_a^{obs}(\omega_i) - \rho_a^{cal}(\omega_i, \boldsymbol{\rho}, \boldsymbol{h})}{\delta\rho_a(\omega_i)}\right]^2

式中：$\rho_a^{obs}$为观测视电阻率，$\rho_a^{cal}$为计算视电阻率，$\delta\rho_a$为观测误差，$\boldsymbol{\rho}$为各层电阻率，$\boldsymbol{h}$为各层厚度。

多角度Rhoplus：对于二维或三维结构，不同方向的视电阻率曲线不同。通过旋转坐标系计算不同角度的Rhoplus响应：

{math} :label: eq-rotation-rho

\rho_a(\theta, \omega) = \frac{|Z_{xy}\cos^2\theta + (Z_{yy}-Z_{xx})\sin\theta\cos\theta - Z_{yx}\sin^2\theta|^2}{\omega\mu_0}

主要应用：

应用

说明

数据质量评估

如果数据能被一维Rhoplus很好拟合，说明数据质量高

维性分析

比较不同方向Rhoplus响应差异，判断维性特征

静态位移校正

检测近地表不均匀体引起的静态位移效应

初始模型构建

Rhoplus反演结果可作为2D/3D反演的初始模型

Rhoplus计算方式

方法	说明
CalRhoplus	XY和YX同时反演
CalRhoplusXY	仅XY模式反演
CalRhoplusYX	仅YX模式反演

操作方法

勾选"自动更新Rhoplus"
系统自动计算参考曲线
曲线叠加显示在图表上

输出结果

Rhoplus输出包括：

平滑后的视电阻率曲线
平滑后的相位曲线
1D层状模型参数（层数、层厚、电阻率）

添加预测曲线

点击"添加Rhoplus角度"
选择预测模型
预测曲线显示在图表上

🧠 AI模型预测

功能说明

使用深度学习模型预测完整的阻抗张量，用于：

        graph LR
    A[实测数据] --> B[ZPredict模型]
    B --> C[预测曲线]
    C --> D[填补缺失数据]
    C --> E[识别异常频点]
    C --> F[提供参考曲线]
    
    style B fill:#e3f2fd
    style C fill:#c8e6c9

填补缺失数据
识别异常频点
提供参考曲线

预测方法

方法	算法	适用场景
ModelPredict	ZPredict深度学习模型	一般数据
ModelPredict1	中值滤波方法	简单平滑
ModelPredict2	迭代优化方法	精细预测

操作方法

点击"AI预测"按钮
选择预测方法
系统计算预测阻抗
预测曲线叠加显示

使用建议

先进行基本筛选再使用AI预测
对比预测结果与实际数据
异常频点可参考预测值进行判断

理论曲线预测

功能说明

根据正演模型计算理论MT响应曲线。

        graph LR
    A[地电模型] --> B[正演计算]
    B --> C[理论曲线]
    C --> D[对比实测数据]
    C --> E[识别异常]
    C --> F[验证模型]
    
    style C fill:#c8e6c9

操作方法

点击"曲线预测"按钮
设置地电模型参数
系统计算理论曲线
理论曲线叠加显示

导入/导出预测

点击"加载预测"导入预测模型
点击"保存预测"保存当前预测

🎯 Robust稳健估计

可用方法

方法	适用场景
最小二乘法	高质量数据
Regression-M	一般数据（推荐）
重复中位数法	强干扰环境
Robust+AI	复杂噪声

参数设置

点击"MD参数"按钮
选择估计方法
调整参数（通常使用默认值）
应用设置

时轴显示

功能说明

按采集时间显示数据，用于识别时间相关的噪声。

操作方法

勾选"时轴"选项
设置时区偏移
数据按时间顺序显示

传递调度

功能说明

查看和管理测点的传递函数估计结果。

操作方法

选择要保留的数据
选择要剔除的数据

🚀 实用处理流程

        graph TB
    A1[查看视电阻率] --> A2[应用Robust估计]
    A2 --> A3[手动剔除异常点]
    A3 --> A4[保存结果]
    
    B1[查看相干度] --> B2[设置旋转角度]
    B2 --> B3[启用Rhoplus参考]
    B3 --> B4[精细筛选]
    B4 --> B5[保存结果]
    
    C1[查看相干度/SNR] --> C2[马氏距离筛选]
    C2 --> C3[自动筛选]
    C3 --> C4[多角度对比]
    C4 --> C5[人工审核]
    C5 --> C6[保存结果]
    
    style A4 fill:#c8e6c9
    style B5 fill:#c8e6c9
    style C6 fill:#c8e6c9

👶 新手推荐

1️⃣ 查看视电阻率/相位曲线 2️⃣ 应用Robust估计 3️⃣ 手动剔除明显异常点 4️⃣ 保存结果

⭐ 高质量数据

1️⃣ 查看相干度曲线 2️⃣ 设置旋转角度 3️⃣ 启用Rhoplus参考曲线 4️⃣ 精细筛选 5️⃣ 保存结果

⚠️ 强干扰环境

1️⃣ 查看相干度和SNR 2️⃣ 使用马氏距离筛选 3️⃣ 应用自动筛选 4️⃣ 多角度对比 5️⃣ 人工审核 6️⃣ 保存结果

XPR分组设置

XPR（交叉功率比）分组用于确定FFT窗口如何组合计算传递函数。

        graph LR
    A[平均模式]
    B[排序模式]
    C[随机模式]
    D[最大XPR值] --> E[剔除过大窗口]
    
    style A fill:#e8f5e9
    style B fill:#fff8e1

分组类型

类型	名称	说明
0	平均	所有窗口等权平均计算
1	排序	按XPR值排序后加权计算
2	随机	随机选取窗口组合

MaxXPR参数

说明: 最大允许的XPR值
默认值: 100
作用: 限制参与计算的窗口XPR范围，剔除XPR过大的异常窗口

使用建议

平均模式: 适用于高质量数据，计算速度快
排序模式: 适用于中等质量数据，可提高估计精度
随机模式: 用于统计检验和误差估计

🌐 远参考站管理

功能说明

远参考（Remote Reference）是一种提高MT数据质量的技术，通过使用远离测点的参考站数据来降低噪声影响。

适用条件

条件	要求
参考站距离	通常 > 10km
时间同步	与本地站同时采集
电磁环境	参考站环境安静
相干性	与本地站相干性 > 0.7

远参考数据编辑 (RemoteReferenceEditForm)

功能说明：

编辑和配置远参考站的傅里叶系数数据。

编辑内容：

项目	说明
参考站名称	远参考站标识
时间范围	数据采集时间
频率范围	可用频率范围
相干性	与本地站的相干性

操作步骤：

右键测点 → 远参考设置
在对话框中配置远参考站
查看相干性曲线
保存设置

远参考处理建议

高质量远参考条件：

        graph TB
    A[参考站与本地站同时采集]
    B[距离足够远 >10km]
    C[电磁环境安静]
    D[相干性良好 >0.7]
    
    A --> E[消除本地噪声]
    B --> E
    C --> E
    D --> E
    
    style A fill:#e8f5e9
    style E fill:#c8e6c9

常见问题：

问题	解决方案
相干性低	检查时间同步
数据缺失	确认参考站数据完整
噪声干扰	选择更安静的参考站

🔄 通道旋转恢复

功能说明

通道旋转恢复功能用于校正传感器方向偏差,通过旋转电磁场分量实现坐标系变换。

旋转角度设置

通道	范围	说明
Ex	-360° ~ +360°	X方向电场旋转角
Ey	-360° ~ +360°	Y方向电场旋转角
Hx	-360° ~ +360°	X方向磁场旋转角
Hy	-360° ~ +360°	Y方向磁场旋转角

使用场景

        graph LR
    A[Ex' Ey' 传感器坐标系] --> B[旋转角度θ 坐标系变换]
    B --> C[Ex Ey 地理坐标系]
    
    style A fill:#ffcdd2
    style C fill:#c8e6c9

传感器安装方向与地理北不一致
需要将数据转换到统一坐标系
远参考数据处理时的坐标对齐
多测点数据对比时的坐标标准化

操作步骤

在工程树中选择测点
右键选择 编辑 → 通道旋转恢复
设置各通道的旋转角度
点击确定应用旋转
系统自动更新傅里叶系数数据

注意事项

旋转操作会修改原始傅里叶系数
建议在旋转前备份数据
旋转角度以逆时针为正方向
Hz通道不受旋转影响

🧬 智能筛选算法

遗传算法概述

MTDP使用遗传算法进行MT数据智能筛选，自动优化数据质量。遗传算法模拟自然进化过程，通过选择、交叉和变异操作，逐步优化数据筛选方案。

        graph TB
    A[初始化种群] --> B[适应度评估]
    B --> C{满足条件?}
    C -->|否| D[选择优秀个体]
    D --> E[交叉组合]
    E --> F[变异]
    F --> B
    C -->|是| G[输出最优方案]
    
    style A fill:#e3f2fd
    style B fill:#fff8e1
    style G fill:#c8e6c9

算法参数

参数	说明	典型值
种群大小	每代个体数量	50-200
迭代次数	进化代数	100-500
交叉率	个体交叉概率	0.7-0.9
变异率	基因变异概率	0.01-0.1
精英保留	保留最优个体数	1-5

优化目标

RMS最小化：最小化数据与模型的残差
相干性最大化：最大化通道间相干性
数据利用率：最大化有效数据点数

多目标优化

支持NSGA-II多目标优化算法：

Pareto最优解集
拥挤距离排序
外部档案管理

统计质量控制

马氏距离过滤：

协方差矩阵分析
Huber加权稳健统计
迭代阈值优化
异常值自动检测

使用建议

首先使用默认参数进行初步筛选
根据结果调整参数进行精细优化
对比多次运行结果确保稳定性
结合人工筛选进行最终确认

MT参数完整列表

MTDP支持75+种MT参数用于数据分析和筛选。以下按类别详细介绍各参数的定义、理论解释和计算公式。

        graph LR
    A[MT参数<br/>75+种] --> B[基本参数<br/>fre/lgfre/Time]
    A --> C[阻抗张量<br/>Zxx/xy/yx/yy]
    A --> D[倾子张量<br/>Tzx/Tzy]
    A --> E[视电阻率<br/>Rxx/xy/yx/yy]
    A --> F[相位张量<br/>α/β/Max/Min]
    A --> G[相干度<br/>Coh/SNR]
    A --> H[功率谱<br/>PSD/Spectra]
    
    C --> C1[实部/虚部]
    C --> C2[幅值/相位]
    
    style A fill:#e3f2fd
    style C fill:#e8f5e9
    style E fill:#fff8e1
    style F fill:#f3e5f5

MTDP支持75+种MT参数用于数据分析和筛选。以下按类别详细介绍各参数的定义、理论解释和计算公式。

基本参数

参数名	内部名称	说明	单位
fre	MT_fre	频率	Hz
lgfre	MT_lgfre	对数频率（log10）	log(Hz)
Time	MT_Time	时间	s

阻抗张量实部与虚部（单位：Ω）

阻抗张量Z描述电场与磁场之间的关系：

        graph TB
    Z[阻抗张量Z]
    Hx[Hx X方向磁场]
    Hy[Hy Y方向磁场]
    Ex[Ex X方向电场]
    Ey[Ey Y方向电场]
    R1[Zxx: Hx→Ex]
    R2[Zxy: Hy→Ex]
    R3[Zyx: Hx→Ey]
    R4[Zyy: Hy→Ey]
    
    Hx --> Z
    Hy --> Z
    Z --> Ex
    Z --> Ey
    
    style Z fill:#e3f2fd
    style Hx fill:#e8f5e9
    style Hy fill:#e8f5e9
    style Ex fill:#fff8e1
    style Ey fill:#fff8e1

理论公式：

[Ex]   [Zxx  Zxy] [Hx]
[Ey] = [Zyx  Zyy] [Hy]

参数名	内部名称	说明	计算公式
zxxr	MT_zxxr	Zxx实部	Re(Zxx)
zxxi	MT_zxxi	Zxx虚部	Im(Zxx)
zxyr	MT_zxyr	Zxy实部	Re(Zxy)
zxyi	MT_zxyi	Zxy虚部	Im(Zxy)
zyxr	MT_zyxr	Zyx实部	Re(Zyx)
zyxi	MT_zyxi	Zyx虚部	Im(Zyx)
zyyr	MT_zyyr	Zyy实部	Re(Zyy)
zyyi	MT_zyyi	Zyy虚部	Im(Zyy)

Gamble估计公式：

Z = <EH*> / <HH*>
其中：E为电场，H为磁场，*表示共轭，<>表示平均

阻抗张量幅值与相位

参数名	内部名称	说明	计算公式
zxxa	MT_zxxa	Zxx幅值	\|Zxx\| = √(zxxr² + zxxi²)
zxxp	MT_zxxp	Zxx相位	atan2(zxxi, zxxr) × 180/π
zxya	MT_zxya	Zxy幅值	\|Zxy\| = √(zxyr² + zxyi²)
zxyp	MT_zxyp	Zxy相位	atan2(zxyi, zxyr) × 180/π
zyxa	MT_zyxa	Zyx幅值	\|Zyx\| = √(zyxr² + zyxi²)
zyxp	MT_zyxp	Zyx相位	atan2(zyxi, zyxr) × 180/π
zyya	MT_zyya	Zyy幅值	\|Zyy\| = √(zyyr² + zyyi²)
zyyp	MT_zyyp	Zyy相位	atan2(zyyi, zyyr) × 180/π

注意： zxxp1/zxyp1/zyxp1/zyyp1为第一象限相位（0-90°）

倾子张量（无量纲）

倾子T描述垂直磁场与水平磁场的关系：

理论公式：

Hz = Tzx·Hx + Tzy·Hy

参数名	内部名称	说明	计算公式
tzxr	MT_tzxr	Tzx实部	Re(Tzx)
tzxi	MT_tzxi	Tzx虚部	Im(Tzx)
tzyr	MT_tzyr	Tzy实部	Re(Tzy)
tzyi	MT_tzyi	Tzy虚部	Im(Tzy)
tzxa	MT_tzxa	Tzx幅值	\|Tzx\|
tzxp	MT_tzxp	Tzx相位	atan2(tzxi, tzxr) × 180/π
tzya	MT_tzya	Tzy幅值	\|Tzy\|
tzyp	MT_tzyp	Tzy相位	atan2(tzyi, tzyr) × 180/π

视电阻率（单位：Ω·m）

理论公式：

ρij = (1/ωμ₀) × |Zij|²
其中：ω = 2πf，μ₀ = 4π×10⁻⁷ H/m

参数名	内部名称	说明	计算公式
rxx	MT_rxx	ρxx视电阻率	(1/ωμ₀) × \|Zxx\|²
rxy	MT_rxy	ρxy视电阻率	(1/ωμ₀) × \|Zxy\|²
ryx	MT_ryx	ρyx视电阻率	(1/ωμ₀) × \|Zyx\|²
ryy	MT_ryy	ρyy视电阻率	(1/ωμ₀) × \|Zyy\|²
lgrxx	MT_lgrxx	log₁₀(ρxx)	log₁₀(rxx)
lgrxy	MT_lgrxy	log₁₀(ρxy)	log₁₀(rxy)
lgryx	MT_lgryx	log₁₀(ρyx)	log₁₀(ryx)
lgryy	MT_lgryy	log₁₀(ρyy)	log₁₀(ryy)

常用： ρxy和ρyx是MT解释的主要参数

阻抗方差

参数名	内部名称	说明	用途
ZxxVar	MT_ZxxVar	Zxx方差	数据质量评估
ZxyVar	MT_ZxyVar	Zxy方差	数据质量评估
ZyxVar	MT_ZyxVar	Zyx方差	数据质量评估
ZyyVar	MT_ZyyVar	Zyy方差	数据质量评估
TzxVar	MT_TzxVar	Tzx方差	数据质量评估
TzyVar	MT_TzyVar	Tzy方差	数据质量评估

视电阻率与相位方差

参数名	内部名称	说明	计算公式
rxxvar	MT_rxxvar	ρxx方差	基于Zxx方差传播
rxyvar	MT_rxyvar	ρxy方差	基于Zxy方差传播
ryxvar	MT_ryxvar	ρyx方差	基于Zyx方差传播
ryyvar	MT_ryyvar	ρyy方差	基于Zyy方差传播
lgrxxvar	MT_lgrxxvar	log(ρxx)方差	数据筛选
lgrxyvar	MT_lgrxyvar	log(ρxy)方差	数据筛选
lgryxvar	MT_lgryxvar	log(ρyx)方差	数据筛选
lgryyvar	MT_lgryyvar	log(ρyy)方差	数据筛选
pxxvar	MT_pxxvar	φxx方差	相位误差
pxyvar	MT_pxyvar	φxy方差	相位误差
pyxvar	MT_pyxvar	φyx方差	相位误差
pyyvar	MT_pyyvar	φyy方差	相位误差

相位张量

相位张量Φ是归一化阻抗张量的实部，用于分析地下构造：

        graph TB
    PT[相位张量Φ]
    Alpha[α角 主轴方向]
    Beta[β角 三维性指标]
    Pmax[Φmax 最大主值]
    Pmin[Φmin 最小主值]
    D1[β≈0° → 二维构造]
    D2[β>0° → 三维构造]
    
    PT --> Alpha
    PT --> Beta
    PT --> Pmax
    PT --> Pmin
    Beta --> D1
    Beta --> D2
    
    style PT fill:#e3f2fd
    style Alpha fill:#e8f5e9
    style Beta fill:#fff8e1
    style D1 fill:#c8e6c9
    style D2 fill:#ffcdd2

理论公式：

Φ = Re(Z) / |ωμ₀| = [Φxx Φxy]
                        [Φyx Φyy]

参数名	内部名称	说明	用途
ptxx	MT_ptxx	Φxx	相位张量分量
ptxy	MT_ptxy	Φxy	相位张量分量
ptyx	MT_ptyx	Φyx	相位张量分量
ptyy	MT_ptyy	Φyy	相位张量分量
alpha	MT_alpha	α角	主轴方向角
beta	MT_beta	β角	构造三维性指示
pmax	MT_pmax	Φmax	最大主值
pmin	MT_pmin	Φmin	最小主值
ptskew1d	MT_ptskew1d	1D偏斜度	一维偏离度
ptskew2d	MT_ptskew2d	2D偏斜度	二维偏离度

解释：

β ≈ 0°：二维构造
β > 0°：三维构造
skew较小：近二维构造

共轭阻抗变换

参数名	内部名称	说明	用途
cczxxr	MT_cczxxr	共轭Zxx实部	构造分析
cczxxi	MT_cczxxi	共轭Zxx虚部	构造分析
cczxyr	MT_cczxyr	共轭Zxy实部	构造分析
cczxyi	MT_cczxyi	共轭Zxy虚部	构造分析
cczyxr	MT_cczyxr	共轭Zyx实部	构造分析
cczyxi	MT_cczyxi	共轭Zyx虚部	构造分析
cczyyr	MT_cczyyr	共轭Zyy实部	构造分析
cczyyi	MT_cczyyi	共轭Zyy虚部	构造分析
ccztheta	MT_ccztheta	共轭旋转角	主轴方向
cczskew1d	MT_cczskew1d	共轭1D偏斜	构造维数
cczskew2d	MT_cczskew2d	共轭2D偏斜	构造维数

相干度

相干度衡量两个信号之间的线性相关程度：

        graph TB
    A[通道间相干度]
    B[远参考相干度]
    C[偏相干度]
    D[多重相干度]
    E[γ² > 0.7 优秀数据]
    F[γ² 0.5-0.7 良好数据]
    G[γ² < 0.5 数据质量差]
    
    A --> E
    A --> F
    A --> G
    B --> E
    C --> E
    D --> E
    
    style A fill:#e3f2fd
    style B fill:#e8f5e9
    style C fill:#fff8e1
    style D fill:#f3e5f5
    style E fill:#c8e6c9
    style F fill:#fff9c4
    style G fill:#ffcdd2

理论公式：

γ² = |<XY*>|² / (<XX*><YY*>)
范围：0 ≤ γ² ≤ 1

通道间相干度：

参数名	内部名称	说明	典型范围
CohExHy	MT_CohExHy	Ex-Hy相干度	0.5-0.95
CohExHx	MT_CohExHx	Ex-Hx相干度	0.3-0.8
CohEyHx	MT_CohEyHx	Ey-Hx相干度	0.5-0.95
CohEyHy	MT_CohEyHy	Ey-Hy相干度	0.3-0.8

远参考相干度（带Rx/Ry）：

参数名	内部名称	说明
CohExRx	MT_CohExRx	Ex-远参考X相干度
CohExRy	MT_CohExRy	Ex-远参考Y相干度
CohEyRx	MT_CohEyRx	Ey-远参考X相干度
CohEyRy	MT_CohEyRy	Ey-远参考Y相干度
CohHxRx	MT_CohHxRx	Hx-远参考X相干度
CohHxRy	MT_CohHxRy	Hx-远参考Y相干度
CohHyRx	MT_CohHyRx	Hy-远参考X相干度
CohHyRy	MT_CohHyRy	Hy-远参考Y相干度

偏相干度：

参数名	内部名称	说明	计算公式
CohpExHx	MT_CohpExHx	Ex-Hx偏相干	(γb - γ1)/(1-γ1)
CohpExHy	MT_CohpExHy	Ex-Hy偏相干	(γb - γ1)/(1-γ1)
CohpEyHx	MT_CohpEyHx	Ey-Hx偏相干	(γb - γ1)/(1-γ1)
CohpEyHy	MT_CohpEyHy	Ey-Hy偏相干	(γb - γ1)/(1-γ1)
CohpHxEx	MT_CohpHxEx	Hx-Ex偏相干	(γb - γ1)/(1-γ1)
CohpHxEy	MT_CohpHxEy	Hx-Ey偏相干	(γb - γ1)/(1-γ1)
CohpHyEx	MT_CohpHyEx	Hy-Ex偏相干	(γb - γ1)/(1-γ1)
CohpHyEy	MT_CohpHyEy	Hy-Ey偏相干	(γb - γ1)/(1-γ1)
CohpHzHx	MT_CohpHzHx	Hz-Hx偏相干	(γb - γ1)/(1-γ1)
CohpHzHy	MT_CohpHzHy	Hz-Hy偏相干	(γb - γ1)/(1-γ1)

多重相干度：

参数名	内部名称	说明
CohbEx	MT_CohbEx	Ex多重相干度
CohbEy	MT_CohbEy	Ey多重相干度
CohbHx	MT_CohbHx	Hx多重相干度
CohbHy	MT_CohbHy	Hy多重相干度
CohbHz	MT_CohbHz	Hz多重相干度

信号与噪声

        graph LR
    A1[Ex信号功率] --> C1[Ex信噪比]
    B1[Ex噪声功率] --> C1
    A2[Ey信号功率] --> C2[Ey信噪比]
    B2[Ey噪声功率] --> C2
    A3[Hx信号功率] --> C3[Hx信噪比]
    B3[Hx噪声功率] --> C3
    A4[Hy信号功率] --> C4[Hy信噪比]
    B4[Hy噪声功率] --> C4
    
    style A1 fill:#e8f5e9
    style B1 fill:#ffcdd2
    style C1 fill:#e3f2fd

参数名	内部名称	说明	单位
exsignal	MT_exsignal	Ex信号功率	V²/m²
eysignal	MT_eysignal	Ey信号功率	V²/m²
hxsignal	MT_hxsignal	Hx信号功率	nT²
hysignal	MT_hysignal	Hy信号功率	nT²
rxsignal	MT_rxsignal	Rx信号功率	nT²
rysignal	MT_rysignal	Ry信号功率	nT²
exnoise	MT_exnoise	Ex噪声功率	V²/m²
eynoise	MT_eynoise	Ey噪声功率	V²/m²
hxnoise	MT_hxnoise	Hx噪声功率	nT²
hynoise	MT_hynoise	Hy噪声功率	nT²
rxnoise	MT_rxnoise	Rx噪声功率	nT²
rynoise	MT_rynoise	Ry噪声功率	nT²
信噪比（SNR）：

参数名	内部名称	说明	计算公式
exsnr	MT_exsnr	Ex信噪比	signal/noise
eysnr	MT_eysnr	Ey信噪比	signal/noise
hxsnr	MT_hxsnr	Hx信噪比	signal/noise
hysnr	MT_hysnr	Hy信噪比	signal/noise
rxsnr	MT_rxsnr	Rx信噪比	signal/noise
rysnr	MT_rysnr	Ry信噪比	signal/noise

功率谱密度

参数名	内部名称	说明	计算公式
ExPSD	MT_ExPSD	Ex功率谱密度	<Ex·Ex*>
EyPSD	MT_EyPSD	Ey功率谱密度	<Ey·Ey*>
HxPSD	MT_HxPSD	Hx功率谱密度	<Hx·Hx*>
HyPSD	MT_HyPSD	Hy功率谱密度	<Hy·Hy*>
HzPSD	MT_HzPSD	Hz功率谱密度	<Hz·Hz*>
lgExPSD	MT_lgExPSD	log(Ex PSD)	log₁₀(ExPSD)
lgEyPSD	MT_lgEyPSD	log(Ey PSD)	log₁₀(EyPSD)
lgHxPSD	MT_lgHxPSD	log(Hx PSD)	log₁₀(HxPSD)
lgHyPSD	MT_lgHyPSD	log(Hy PSD)	log₁₀(HyPSD)
lgHzPSD	MT_lgHzPSD	log(Hz PSD)	log₁₀(HzPSD)

频谱幅值

参数名	内部名称	说明	计算公式
ExSpectra	MT_ExSpectra	Ex频谱幅值	√(ExPSD)
EySpectra	MT_EySpectra	Ey频谱幅值	√(EyPSD)
HxSpectra	MT_HxSpectra	Hx频谱幅值	√(HxPSD)
HySpectra	MT_HySpectra	Hy频谱幅值	√(HyPSD)
HzSpectra	MT_HzSpectra	Hz频谱幅值	√(HzPSD)
lgExSpectra	MT_lgExSpectra	log(Ex Spectra)	log₁₀(ExSpectra)
lgEySpectra	MT_lgEySpectra	log(Ey Spectra)	log₁₀(EySpectra)
lgHxSpectra	MT_lgHxSpectra	log(Hx Spectra)	log₁₀(HxSpectra)
lgHySpectra	MT_lgHySpectra	log(Hy Spectra)	log₁₀(HySpectra)
lgHzSpectra	MT_lgHzSpectra	log(Hz Spectra)	log₁₀(HzSpectra)

极化参数

参数名	内部名称	说明	计算公式
EPolar	MT_EPolar	电场极化角	arctan(2×Exy/(Exx-Eyy))×180/π
HPolar	MT_HPolar	磁场极化角	arctan(2×Hxy/(Hxx-Hyy))×180/π
HRPolar	MT_HRPolar	远参考极化差	HPolar - RRPolar

阻抗行列式

参数名	内部名称	说明	计算公式
DetZr	MT_DetZr	det(Z)实部	Re(Zxx·Zyy - Zxy·Zyx)
DetZi	MT_DetZi	det(Z)虚部	Im(Zxx·Zyy - Zxy·Zyx)
DetZa	MT_DetZa	det(Z)幅值	\|Zxx·Zyy - Zxy·Zyx\|
DetZp	MT_DetZp	det(Z)相位	arg(Zxx·Zyy - Zxy·Zyx)

数据筛选常用参数推荐

推荐用于数据质量筛选的参数组合：

筛选类型	推荐参数	筛选标准
相干度筛选	CohExHy, CohEyHx	> 0.7 (优秀), > 0.5 (合格)
扩展相干度	CohExRx, CohExRy, CohEyRx, CohEyRy, CohHxRx, CohHxRy, CohHyRx, CohHyRy	> 0.7 (优秀), > 0.5 (合格)
信噪比筛选	exsnr, eysnr, hxsnr, hysnr	> 3 (推荐)
扩展信噪比	rxsnr, rysnr	> 3 (推荐)
阻抗误差筛选	rxxvar, rxyvar, ryxvar, ryyvar	越小越好
相位误差筛选	pxxvar, pxyvar, pyxvar, pyyvar	越小越好
三维性筛选	beta, ptskew1d, ptskew2d, theta, cczskew1d, cczskew2d	< 3° (近2D), < 6° (可接受)

参数使用建议

初学者：优先关注 rxy、ryx（视电阻率）和 zxyp、zyxp（相位）
质量控制：使用相干度（CohExHy、CohEyHx）和信噪比（SNR）
构造分析：关注相位张量参数（alpha、beta、skew）
噪声诊断：检查功率谱密度和各通道噪声水平

EDI数据导出

MTDataPro支持标准EDI格式导出，用于与其他MT软件进行数据交换。

导出方式：

站点导出 → EDI

导出选项：

选项	说明
阻抗数据	导出阻抗张量数据（Zxx, Zxy, Zyx, Zyy）
倾子数据	导出倾子向量数据（Tzx, Tzy）

说明：

EDI（Electrical Data Interchange）是MT数据的标准交换格式
支持导出完整的阻抗张量和倾子向量
可选择导出阻抗和/或倾子部分

其他导出格式

MTDataPro支持多种数据导出格式：

格式	说明	用途
EDI	标准MT数据交换格式	与其他MT软件交换数据
SpeEDI	仅频谱段	频谱分析软件
ZTEDI	阻抗+倾子	包含完整传输函数
MTpyEDI	MTpy兼容格式	Python MTpy库兼容
PLTEDI	含视电阻率相位	直接查看ρa和φ
参数文件(.dat)	导出所有筛选参数	批量数据筛选
CSV	逗号分隔值	Excel/统计分析
XML	标记语言格式	数据备份/迁移
JSON	JavaScript对象格式	Web应用/API
GMT	时间序列格式	Generic Mapping Tools
KML/KMZ	地理标记语言	Google Earth可视化

导出方式：

站点级导出：工程树中选择测点 → 右键 → 相应导出选项
分组级导出：工程树中选择测段 → 右键 → 批量导出
工区级导出：工程树中选择工区 → 右键 → 导出KML/KMZ