影响了图像解释的可信度和精度，进而影响了地质雷达的探测效果。而希尔伯特变换可以较好的解决这个问题，希尔伯特变换就是将记录道的信息直接在时间域上转化为瞬时振幅，瞬时相位，瞬时频率的技术。
复信号的瞬时振幅、瞬时相位、瞬时频率这3种瞬时信息，一般是指一个特定的瞬间，而不是一个时间段的平均。地质雷达信号记录道x(t)的复信号分析与地质雷达信号的傅立叶谱分析分别在时间域和频率域上对地质雷达信号的能量、频率和相位等参数进行分析检测，它们在振幅上无本质差别，而瞬时频率与傅立叶分析的频率不同，前者是分析全部谐波叠加波形的视频率，后者则是分析各谐波频率的振幅分布情况。两者既有区别，又有一定的内在联系。复信号分析技术与傅立叶谱分析技术的成果输出不同，它可以将地质雷达记录中的瞬时振幅、瞬时相位和瞬时频率分离出来，得到同一个剖面的3个参数图，因而其解释方法与傅立叶谱分析技术的解释方法亦有所不同。瞬时振幅是反射强度的量度，它正比于该时刻地质雷达信号总能量的平方根，利用这种特征便于确定特殊岩层的变化。当地层存在明显介质分层、滑裂带或地下水分界面时，瞬时振幅会产生强烈变化，反映在瞬时振幅剖面图中就是分界面位置出现明显振幅变化。瞬时相位是地质雷达剖面上同相轴连续性的量度。无论反射波的能量强弱，它的相位都能显示出来，即使是弱振幅有效波在瞬时相位图上也能很好地显示出来。当电磁波在各向同性均匀介质中传播时，其相位是连续的；当电磁波在有异常存在的介质中传播时，其相位将在异常位置发生显著变化，在剖面图中明显不连续。因此利用瞬时相位能够较好地对地下分层和地下异常进行辨别。当瞬时相位图像剖面中出现相位不连续时，就可以判断该处存在分层或异常。瞬时频率是相位的时间变化率，它反映了组成地层的岩性变化，有助于识别地层，当电磁波通过不同介质界面时，电磁波频率将发生明显变化。这种变化可以在瞬时频率图像剖面中较为清晰地显示出来，在地下介质发生变化的时候，瞬时频率也会发生显著变化，需要指出的是，在反射层处瞬时频率的大小在数值上与反射波的主频对应的很好，所以可以利用瞬时频率的大小和稳定情况来判断地下介质的稳定性和岩性变化。对于同一探测对象，3种瞬时信息在同一位置发生明显变化就可能反映探测对象在该处的物性变化。因为在这3个参数中，瞬时相位谱的分辨率最高，而瞬时频率谱和瞬时振幅谱的变化也较为直观，所以通常根据瞬时频率谱和瞬时振幅谱来确定地下异常或分层的大概位置，然后利用瞬时相位谱精确确定异常位置和分层轮廓线。有些时候，也可以直接利用瞬时相位谱来确定地下异常的位置。 具体的分析实例见第五章。
第4章 数据处理
数据处理是进行数据解释的基础，在RADAN中数据处理的方法非常多，应该在数据分析的基础上决定采取那些处理方法，采取怎样的处理步骤。针对不同的目标，有不同处理方法。
目 标 方 法 水平高通滤波 竖直高通滤波 去除水平噪音 空间滤波 背景去噪 竖直低通滤波 高频噪音（如：雪花） 水平低通滤波 空间滤波 去除多次反射 去除绕射并修正倾角较大的层面 反褶积 偏移 运算功能 增加低振幅部分的可视性 显示增益和窗口增益 Hibert幅度转换 观察细微的特征 空间滤波 四则运算功能 生成更为清晰的数据 Local peaks（局部极值提取） 静态修正 各种处理方法的使用方法和注意事项在下面具体讲述。
4．1 去除水平噪音
所谓的水平干扰信号，就是指水平带状干扰，通常具有低频特征，经常会干扰一些真实的反映体，如下图：
（a）水平干扰
（b）频谱图（可以看出低频干扰较多）
图1 水平带状干扰及其对应的频谱图
图2 水平干扰（可以看出剖面主要被水平信号覆盖）
IIR水平高通滤波 滤波器长度应该先设为数据剖面的最大道数（应该为奇数），如果该数值超过225，则应该选择225。这样，在水平方向上长度等于或超过该值的特征将被执行滤波，而长度低于该值的特征受影响很小。
注意：①因为对于IIR水平高通滤波器，其长度最大为255，所以长度超过该值的特征都将会被执行滤波，这是不可避免的；
②因为直达波也是水平信号，为了不对直达波产生影响，可以通过设置起始/终止样本点来圈定滤波区域，避开直达波。 FIR背景去噪 滤波器长度应该先设为数据剖面的最大道数（应该为奇数），如果该数值超过1023，则应该选择1023。这样，在水平方向上长度等于或超过该值的特征将被执行滤波，而长度低
于该值的特征受影响很小。
注意：①因为对于FIR背景去噪滤波器，其长度最大为1023，所以长度超过该值的特征都将会被执行滤波，这是不可避免的；
②因为直达波也是水平信号，为了不对直达波产生影响，可以通过设置起始/终止样本点来圈定滤波区域，避开直达波。 垂直高通滤波 因为水平干扰信号往往具有低频干扰，所以垂直高通滤波器可以进行相应的处理，具体滤波器设计需根据频谱特征来确定。
4．2 去除高频干扰
高频信号经常表现为雪花形状，对数据造成了较大干扰。可以通过垂直低通滤波，水平低通滤波，滑动平均滤波来进行处理。 垂直低通滤波 垂直低通滤波分为IIR 和FIR形式，可以根据频谱图来确定具体的滤波参数。 IIR水平低通滤波和FIR水平叠加 其原理是当你输入一个非零值，由该值决定的道数会相加平均并将平均值赋予中间道，依次计算。所以参数值应该为奇数，一般情况设为5就可以很好的去除高频，平滑数据。
4．3 空间滤波
时间 域原始数 FFT 二维谱图 IFFT 经二维滤波之后的时间域雷达剖面 以上就是F-K滤波的流程图，首先经过快速傅立叶变换将时间域雷达数据转化为二维谱图，经过对二维谱图的分析，选择合适的参数进行快速傅立叶逆变换，得到处理之后的时间域雷达数据剖面。空间快速傅立叶变换滤波器，是一个二维的频率滤波器，在时空二维域中进行滤波。经常被称作频率－波数滤波，或f-k滤波（注：k就是波数的意思）。这种方法可以产生一个二维矩阵，代表了雷达波的相位和振幅。可以用此滤波器进行二维滤波以削减噪音干扰。
对已经变化的数据矩阵进行傅立叶逆变换，此时的滤波器会滤掉一些噪音。在技术上，通过逆变换，数据由频率域恢复到时间域。
相对于一维的垂直和水平滤波，F-K滤波的优点有：可以对信号和噪音进行更好的区分。信号和噪音或许在一维处理中会有所重叠，使得分离它们变得非常困难。但是二维滤波中的情况好的多。
该功能的对话框如下图：主要显示了二维谱图，滤波器参数设置，以及谱图的显示控制参数。其中谱图的竖轴代表了信号频率，横轴代表了波数（即每单位长度上波周的数目）。
Recalc按钮会将文件转化为二维谱图。谱图的显示参数可以控制谱图的显示质量，一旦谱图形成，可以用Gain，Zoom来增强显示效果，可以使用Scans，Samples来选择显示范围（显示范围也可以通过鼠标来控制）
设置滤波器参数可以开始快速傅立叶逆变换。 滤波器参数的意义和选择
·Min Freq最小频率，Max Freq 最高频率，这两项控制着滤波器的竖向分量。
·Alpha 和 Delta Alpha控制着水平分量，可以通过图中的直线在调整。
Alpha 代表着滤波器的对称程度，当两条直线关于中间直线对称时，Alpha的值接近于0， 当Alpha 很高时，意味着两条射线不对称。
Delta Alpha 代表着射线之间的夹角，与反射体的线性尺寸相关。
滤波器类型的选择：该项决定了使用哪种空间快速傅立叶逆变换，总共有五种： None: FFT文件不作任何修改被恢复，
High-Cut Horizontal: 仅两射线之间的部分被执行FFT逆变换。 High-Cut Vertical: 仅两射线之外部分被执行FFT逆变换。
High-Cut Vert Symm: 仅两射线之外部分被执行FFT逆变换（对称的）