随着经济的不断发展和城市化进程的日益加快,地下管线逐渐密集,形成规模庞大的网络结构。这些管线是城市基础设施的重要组成部分,像人体内的神经和血管,承担着传递信息和输送能量的重任。因此,地下管线的探查和定位有着重要的实际意义。磁异常探测是一种有效的管线探测方式,有着效率高、成本低、操作简单等优点。通过采集分析磁异常信号,可以实现对地下铁质管线定位等重要研究。但在实际探测中,磁异常信号常受随机噪声和磁性掩埋体等干扰,很难直接反演出有效信息。管线磁异常信号处理成为一项十分有价值的研究内容。针对磁异常管线探测中噪声和异常叠加等干扰问题,通过经验模态分解、小波变换、神经网络算法等算法对磁异常信号进行降噪处理,应用向上延拓方法削弱近地表磁性干扰体带来的叠加异常。通过MATLAB进行仿真实验并用实测数据进行算法验证,结果表明各种算法均能在一定程度上抵消噪声的干扰,提高磁异常信号的信噪比,为后续的磁异常反演提供更准确的数据支持。