图5.9 经色标设置后的剖面
增益处理 在图5.9中可以看出，部分振幅过小，使得某些某些界面难以辨认。进行手动增益，并将显示增益调整为2。处理后的剖面如5.10.
(a)手动增益曲线设置
（b）增益后的剖面 5．10 增益处理
滤波处理 对剖面进行频谱分析，在剖面中挑选了几道来分析其频率成分，如图5.11.
每个参考道的位置
Scan9的频谱 （主频在100MHz）
Scan30的频谱 （主频在20MHz）
Scan120的频谱 （主频在60MHz）
Scan235的频谱 （主频在71MHz）
图5.11 数据剖面频谱分析
Scan390的频谱 （主频在65MHz）
根据上图的频谱分析，可以看到该剖面的频谱有以下特点：
① 正常数据道的主频在100左右，而桥洞部位的几道的主频在20～70之间，可见
频率较低，原因应该是有水存在的原因； ② 在25ns～75ns这部分剖面中存在雪花现象，高频成分较多，应该是因为这座拱
桥顶部存在回填土，其中碎块较多，导致多次散射，折射，出现高频干扰。 根据以上特点对数据进行带通滤波，滤波长度为40～140，然后再进行水平IIR低通滤波（因子为6），结果如图5.12,可见高频减少，整个剖面的更加光滑，分辨率有所提高。
（a）FIR带通滤波
（b）IIR水平低通滤波
图5.12 滤波处理
反卷积处理 由于存在多次反射，模糊了深部信息，需要进行反卷积处理。如下图，可见，多次反射的情况明显减少了，更加突出了真实的层面。但是，不可避免的，多次反射的情况并没有完全解决，也不可能完全解决。
图5．13 反卷积处理后的剖面
希尔伯特变换 这次探测的目的主要是寻找到水的界面，根据已有的经验，判断水的主要依据有： ① 负反射； ② 反射较强； ③ 频率较低；
但是在该剖面中干扰较多，只根据已有的成果图5.12（b）和图5．13并不能充分判断水面的位置，还需要进行希尔伯特变换，如图5.14。观察希尔伯特变换的成果，可见，瞬时振幅图中在100ns位置振幅有一个突然变大的过程，这应该是水的反映；同时，瞬时相位在100ns附近也有一定的异常，瞬时频率在100ns附近的颜色较浅，表明频率较低。
（a）瞬时振幅
（b）瞬时相位
（c）瞬时频率
图5.14 希尔伯特变换