航空瞬变电磁法是以航空飞行平台搭载瞬变电磁仪器进行探测的地球物理勘探方法。航空瞬变电磁法具有勘探深度较大、勘探效率高、成本相对低、可大面积勘探、能克服复杂地形等优点,被广泛用于矿产勘探、地下水资源勘查、基础地质调查以及工程、环境勘查、海洋探测等领域。航空瞬变电磁二次场信号,是一种宽频带的信号,在实际探测中容易受到多种不同频带的噪声影响,如天电噪声、随机噪声、人文噪声等,导致数据质量严重下降,影响后期的数据处理。为此,研究航空瞬变电磁去噪方法具有重要的理论意义和应用价值。常规的噪声抑制手段以时、频域滤波、小波分解为主,常常针对单一噪声,但航空电磁信号与噪声在时频域存在重叠,常规处理手段往往达不到理想效果。本文在“十三五”国家重点研发项目课题“直升机航空电磁探测数据处理解释软件系统研发”的资助下,对航空瞬变电磁信号去噪方法进行研究。由于航空瞬变电磁噪声具有一定的随机性,可以将其看作随机信号进行处理。因此,本文结合统计学习理论,将基于统计机器学习理论的相关向量机方法和支持向量机方法引入航空瞬变电磁信号去噪中,并分析其可行性和有效性。主要研究内容如下:(1)分析了一维正演和2.5正演流程,生成正演数据;根据实测数据中噪声的高斯特性和天电噪声特点,利用高斯白噪声模型模拟具有高斯性的信号干扰,利用自回归滑动平均模型产生模拟的天电噪声,合成模拟实测含噪数据,为进一步的去噪分析提供数据基础。(2)基于支持向量机的航空瞬变电磁去噪方法。首先,使用产生的模拟含噪响应构建核训练样本矩阵,利用支持向量机优化求解方法进行学习,得到反映真实响应的模型及参数,对含噪样本进行预测,达到去噪目的。然后利用信噪比评价其去噪效果,并分析不同核函数和核参数对信噪比的影响。最后,利用二维模拟剖面数据去噪、二维去噪反演结果和实测数据去噪进一步评价其去噪性能。实验结果显示,去噪后的信噪比得到一定提升,且基于高斯核函数的支持向量机去噪方法有更高的信噪比,这表明支持向量机方法可以应用于航空瞬变电磁去噪中。模拟二维剖面去噪和反演结果以及实测数据去噪表明支持向量机方法用于航空瞬变电磁去噪中具有一定的可行性。(3)基于相关向量机的航空瞬变电磁去噪方法。首先,使用模拟含噪二次场响应构建基函数训练样本矩阵,根据相关向量机最大后验准则进行优化学习得到参数及超参数的后验分布,对含噪样本进行预测估计,得到测试样本的概率分布,即真实响应。然后利用信噪比评价去噪性能,并分析不同核函数和核参数对信噪比的影响。此外,还与传统小波方法的去噪性能进行了对比。最后,利用二维模拟剖面数据去噪、二维反演结果和实测数据去噪进一步评价其去噪性能。实验结果显示,去噪后的信噪比有较大提升,且基于拉普拉斯核函数的相关向量机方法有更高的信噪比。模拟二维剖面去噪和反演结果以及实测数据去噪表明相关向量机方法用于航空瞬变电磁去噪中具有一定的可行性。对比基于支持向量机去噪方法和小波去噪方法,相关向量机能更好的应用于航空瞬变电磁去噪中。本文将基于统计学习理论的支持向量机和相关向量机方法用于航空瞬变电磁信号去噪实验和处理,取得了良好的效果,证明了将其用于去噪的可行性和有效性。