在信号处理中，传统的谱估计是以傅里叶变换为理论基础，而传统傅里叶变换在信号处理时提出了许多前提条件，即假设信号或噪声服从高斯分布，满足此条件下基于二阶统计量的傅里叶变换便可提取信息、进行参数辨识等。对于非高斯信号而言，它不满足传统谱估计的基本假设前提，传统谱估计必然会产生误差，同时基于二阶统计量的傅里叶变换不包含相位信息。因此，对于非高斯、非平稳、非最小相位的信号，基于傅里叶变换的二阶统计量便无能为力，而信号的高阶谱不仅包含了二阶统计量没有的大量丰富信息,而且可以压制高斯或非高斯有色噪声的影响。　　实际上大地电磁信号具有非线性、非平稳、非最小相位的特征，因此传统功率谱方法不能满足谱分析要求，利用传统功率谱最终得到的视电阻率和相位曲线往往出现个别频点分散、误差棒较大、形态异常，在资料反演处理时，不能得到好的地质解释结果。　　针对以上问题，本文提出基于高阶统计量的大地电磁信号谱估计方法，由信号的高阶谱重构功率谱，进而由恢复的功率谱估算视电阻率和相位。首先着重研究在生成的模拟大地电磁信号加载噪声的情况下，对比传统傅里叶方法和高阶累积量法的阻抗估计效果；其次对于实测的 EH4数据，验证了大地电磁信号是非高斯、非线性、非最小相位信号；最后，基于高阶统计量法和传统傅里叶方法，完成从原始时间序列转换为视电阻率和相位，比较两种方法在实际资料处理中的应用效果。研究结果表明：利用高阶统计量方法在大地电磁测深信号谱估计中有利于压制高斯及非高斯有色噪声的干扰，提高信噪比；高阶统计量方法消除了传统功率谱方法中视电阻率和相位出现个别频点分散和形态异常的现象，使地质参数的估计精度和资料的可解释性得到提高。　　因此，相比于传统傅里叶方法的谱估计，高阶累积量的谱估计在大地电磁去噪、谱分析和阻抗估计方面具有一定的优越性，为大地电磁信号处理提供了一种新途径。