重构小波阈值函数在信号去噪中的应用与研究

实际工程应用中,通过物理手段采集到的信号都带有噪声信息,这样就会淹没很多有用信号,传统的“带通、低通、高通”滤波技术往往显得无能为力,因此提取有用的特征信息就需要对原始信号进行去噪。常用的小波阈值去噪（硬、软阈值函数）方法,含有诸多缺点,本文在其基础上重新构造了一个新的阈值函数。在MTALAB（2014a）环境下,用传统的硬、软阈值函数及重构阈值函数对混入高斯白噪声信号进行去噪仿真分析,结果表明,重构的阈值函数处理的信号效果更好,更清晰。      

元谋地电场观测数据小波阈值去噪

为了解决元谋地电场观测数据的噪声干扰问题,采用小波阈值去噪的方法,根据元谋地电场观测数据特征,选取适当的阈值及不同的小波函数、分解层数进行研究。综合各小波函数去噪效果,通过对相对误差、均方根误差、信噪比等指标进行评价,确定适合元谋地电场观测数据去噪的阈值为软阈值函数、分层阈值;最优小波函数分别为Sym4、Sym5、db6和db8;分解层数分别为5、7、9。最后应用研究结果处理实际地电场观测数据,取得了较好的去噪效果。     

基于小波变换的大尺度岩体结构微震监测信号去噪方法研究

为将小波去噪方法应用于大尺度岩体结构微震监测信号的去噪研究,首先在MATLAB环境下进行仿真,验证了使用Symlet6小波进行小波去噪的可行性;利用4种自适应阈值规则对含噪信号进行去噪对比,结果表明4种阈值去噪后的信号在均方差较小的情况下都极大地提高了信号的信噪比,有效地去除了噪声,对不同的含噪信号,无偏似然原则阈值去...     

采用不同预处理方法的GPR图象去噪效果分析

探讨了多小波预处理方法对信号去噪性能的影响,选取不同的多小波函数和不同的预处理方法,利用改进的阈值函数,对实际的探地雷达（GPR）图像进行阈值化处理和对比分析,结果表明选取合适的预处理方法,采用DGHM多小波对GPR图象去噪可获得比其他方法更好的效果.     

三参数小波变换自适应阈值压制地震数据高频随机噪声

在有效压制高频随机噪声的基础上,最大限度保留有效信号一直是地震数据降噪处理中的难点.小波变换阈值降噪因其优秀的降噪效果和较高的计算效率受到地球物理学家们的青睐.在小波变换阈值降噪中,小波基、阈值函数以及阈值是影响降噪效果的3个关键因素.针对这3个关键因素开展相关研究：(1)采用更加适合地震信号分解的三参数小波作为母小波,可以更好进行信噪分离;(2)采用改进的阈值函数克服传统硬、软阈值函数的不足,基于改进阈值函数得到的降噪地震数据不仅波形光滑、连续,而且基本保持原始信号的特征,综合了硬阈值和软阈值函数的优点;(3)针对统一阈值“过扼杀”有效信号这一缺点,提出自适应阈值,自适应阈值不单以能量为标准进行有效信号和噪声的识别,还考虑有效信号小波系数的相关性,避免有效信号被当成噪声舍弃.最后通过模型试算和实际地震数据验证所提方法的有效性和实用性.     

第二代小波变换及其在地震信号去噪中的应用

本文讨论了第二代小波变换的基本原理和变换过程，并将第二代小波变换引入到地震资料去噪处理中，基于提升法的小波变换是一种柔性的小波构造方法，它使用线性、非线性或空间变化的预测和更新算子，并能确保变换的可逆性。通过对模拟数据和实际资料的处理，证明了的它对地震信号去噪具有很好的效果。离散信号的小波去噪可分为三步：小波分解，系数缩减（切除噪声部分），信号重建。目前常用的小波去噪的方法有硬阈值法和软阈值法，这里采用软阈值法去噪。本文的提升变换采用的是Deslauriers-Dubuc（4，2）小波，基于以上变换方法，分别对含噪的模拟数据及实际地震数据进行3级可逆提升变换，对每一级上的细节信号按上述的软域值法进行处理，削减小波系数中的噪声部分，从而实现了信号去噪，结果证明去除随机噪声的效果是令人满意的。     

CEEMDAN和小波包方法在地震信号降噪中的应用

地震信号是典型的非平稳随机信号,容易受到场地条件和周边环境的影响,产生噪声干扰。采用自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）方法,对地震数据进行分析预处理,将地震信号分解成一系列具有不同特征时间尺度的固有模态函数（IMF）;对各IMF分量进行自相关计算,筛选含噪IMF分量,使用软阈值小波包方法进行去噪处理,与无噪分量进行重构,从而降低噪声干扰,提高数据质量。     

一种小波综合阈值地震信号降噪方法

小波阈值方法中硬、软阈值方法是地震信号降噪常用方法,但容易造成信号中高频信息丢失导致地震误判和漏判情况发生。小波综合阈值方法继承和发展了硬、软阈值降噪方法的优点,对信号高频部分用硬阈值方法,以提高高频信号能量,对信号低频部分用软阈值方法,提高信号降噪能力的同时保证信号连续性和光滑性。利用噪声信号小波系数小和地震信号小波系数大的特征,进行雷克子波降噪仿真实验和实际地震信号降噪实验。仿真实验表明,小波综合阈值方法降噪后波形MSE值最小,且降噪后与原信号波形最近似,降噪后波形高频部分能量增强且抑制低频部分能量。最后,对实际采集的地震信号进行降噪处理,处理后信号中能量增强被压制,利用处理后的信号可得到地震的初至时间。     

电性源时域地空电磁数据小波去噪方法研究

基于飞艇的时间域地空电磁探测系统,具有勘探深度大、效率高、空间分辨率高、飞行控制容易等优势.但在低空飞行测量过程中,飞艇飞行高度、航迹、姿态等受风向、大气气流、地形、地面局部温度场变化等影响而发生变化,导致固定在艇囊前端的接收线圈发生运动,切割大地磁场,产生了电磁噪声、运动噪声、基线漂移等,从而影响电磁数据的电阻率成像质量.因此,研究地空电磁信号中多种噪声的去除方法,对数据的反演解释非常重要.由于地空电磁信号中有效信号频带与部分噪声频带相重叠,使用传统滤波或消噪方法具有一定局限性.因此,本文提出一种综合小波去噪法:根据地空电磁信号的特点,采用sym8小波基;基于小波多分辨率分析原理,利用小波高尺度近似分量估计基线漂移,以校正电磁数据中的基线;基于小波阈值收缩原理,采用5层小波分解、极小极大阈值配合硬收缩函数的消噪方法,来压制数据中的其余噪声.最后,通过异常环模型的理论响应和实测数据进行算法的验证,结果表明这种综合消噪法对多种噪声均有很好的抑制作用,是一种实用有效的时间域地空电磁数据消噪方法.     

基于小波熵与相关性相结合的小波模极大值地震信号去噪

小波模极大值去噪算法中将高频小波系数全部当做噪声处理, 忽略了高频小波系数中仍含有的有用信息, 从而导致了模极大值传播点错选现象以及计算出的噪声方差中仍含有用信息． 针对这些问题, 提出了小波熵与相关性相结合的小波模极大值去噪算法． 将高频小波系数进行相关处理, 确定有效信号的位置; 将最大尺度上的高频小波系数划分成若干个小区间, 计算各区间小波熵; 以小波熵最大区间的高频小波系数的平均值作为噪声方差, 根据Donoho提出的阈值公式计算最大尺度上的阈值; 经阈值比较得到的模极大值点位置与相关处理得到的有用信息的位置进行比较, 保留相同位置的模极大值, 剔除位置不同由噪声引起的模极大值点; 采用即兴(Adhoc)算法逐级搜索各尺度上的模极大值, 并用交替投影算法进行重构． 该算法实现了阈值的自适应选取, 并有效解决了去除错选模极大值传播点的问题． 将本算法和传统去噪方法用于仿真信号处理中, 经对比分析验证了本算法的有效性．      

小波与曲波变换探地雷达数据去噪对比分析

探地雷达勘探工程目标及观测工程环境越加复杂给其精确的数据处理带来极大挑战,高效的探地雷达数据去噪算法是当前关注的重要研究领域.基于阈值去噪思想,小波变换和曲波变换去噪算法在探地雷达数据去噪应用中受到限制,有必要开展上述两种去噪算法适用性和实用性系统评价及改进.基于传统高阶相关统计阈值和块状复数域阈值函数,本文开展了小波变换及曲波变换去噪算法在合成含噪数据去噪效果对比分析;提出窗口高阶相关统计阈值小波变换去噪算法、探讨了块状复数域阈值函数取值变化对曲波变换去噪效果影响规律.通过对实测数据去噪分析,验证了窗口高阶相关统计阈值小波变换和估计块状复数域阈值函数曲波变换去噪算法的可行性及有效性.     

基于SS-CWT和Yoon-V自适应阈值的弱振幅微震分频降噪方法

多发于采空区的弱振幅微震信号具有强度弱、不平稳、噪源强的特点,基于同步挤压小波变换(SS-CWT)及Yoon-V自适应阈值提出分频降噪方法.首先,SS-CWT重构含噪信号,位于高能噪声的频段使用软阈值降噪;其次,为保留高低频逆转换的有效信息,选用合适的参数进行Yoon-V自适应阈值降噪.该方法相比传统小波变换具有分辨率高的优势,相较经验模态分析(EMD)而言更能提取信号中的弱振幅分量.最后用SS-CWT时频谱对比分析降噪前后信号特征,并用复合变异系数定权T值法对本次降噪效果进行评价,本文方法很好的保留有效信息,降噪效果显著.     

瞬变电磁数据交叉型组合域去噪技术研究与应用

高效的瞬变电磁数据处理对后续的精确地质解译具有决定性的作用,而数据信号的去噪是数据处理环节的重中之重.时频分析方法是当前广泛应用于瞬变电磁数据处理去噪领域的主要方法技术,但其基本是单域方法的应用探索,各自单域方法实际应用效果不尽人意.本文基于曲波变换、小波变换及高阶相关统计技术,进行了交叉型组合域瞬变电磁数据去噪技术的研究与探索.通过引入高阶相关统计理论提供自适应的阈值函数、采用小波变换进行残留噪声成分小波系数分解,结合曲波变换正反过程实现交叉型组合域去噪技术.设计了包含随机噪声、相关噪声的数值模拟合成数据去噪算例验证了本文方法的可行性.将本文方法应用于两个实测数据去噪分析,表明本文方法可有效解决不同复杂程度的含噪声瞬变电磁数据去噪领域.研究成果为瞬变电磁高精度数据处理提供了新的技术手段.     

丘陵地带地震资料随机噪声压制新技术:高阶加权阈值函数的Shearlet变换

随着山地和丘陵地震勘探环境的复杂化,传统的消噪方法已经难以有效地压制地震记录中的随机噪声.Shearlet变换是一种新的多尺度多方向的时频分析方法,具有良好的稀疏表示特性,并且在每个尺度进行方向分解,非常适合用于地震信号随机噪声的压制.但是传统的Shearlet变换去噪方法采用的是硬阈值,在抑制随机噪声的同时也消除了很多有效信号,使得去噪之后的地震资料出现虚假的同相轴,为了解决这一问题我们提出高阶加权阈值函数.高阶加权阈值函数不但整体上连续性较好,而且克服了硬阈值函数存在剧烈的变化的缺点以及软阈值在处理较大Shearlet系数总存在恒定偏差的问题,同时保留了传统的软硬阈值函数的优点.实验结果表明这种基于高阶加权阈值函数的Shearlet变换去噪的方法,可以有效的消除模拟地震信号和实际丘陵地带地震信号中的随机噪声,同时很好的保留有效信号的幅度.     

基于递归分析和聚类的大地电磁信噪辨识及分离

为了剖析大地电磁信号和强干扰的本质特征,进一步精细分离出微弱的大地电磁有用信号,提出基于递归分析和聚类的大地电磁信噪辨识及分离方法.首先,运用递归分析法扩展大地电磁一维时间序列的维数,分析了嵌入维数、延迟时间和判别阈值对递归图的性能,并研究了不同长度的序列对递归定量分析参数的影响情况,然后,构建典型的大地电磁强干扰类型和微弱的大地电磁有用信号样本库,针对样本库讨论了强干扰和微弱大地电磁信号之间的递归定量分析参数,分析了K均值聚类和模糊C均值聚类的信噪辨识效果.最后,对实测大地电磁数据进行信噪辨识处理,并仅对辨识为强干扰的时间段采用数学形态滤波进行噪声压制.实验结果表明,递归分析能定性及定量地描述大地电磁信号时间序列的非线性特征和原动力系统的本质规律,与聚类算法相结合能对矿集区实测大地电磁信号进行信噪辨识;处理后的卡尼亚电阻率-相位曲线更为光滑、连续,其结果更为精细地保留了大地电磁信号低频段的缓变化信息,整个低频段的大地电磁数据质量得到了明显改善.     

GNMF小波谱分离在地震勘探噪声压制中的应用

地震勘探资料噪声压制及信噪比提高是整个地震勘探信号处理过程中的重要任务,随着地震勘探深度的增加及其复杂性,人们对地震数据质量的要求越来越高.勘探环境的复杂化使得采集到的地震资料中有效信号被大量噪声淹没,无法清晰辨识,严重影响后续的数据处理与解释.小波去噪是地震勘探中常用且发展较成熟的一种方法,但是其涉及到的阈值函数选取问题一直令人困扰,虽然已有多种阈值函数被提出,但仍存在各自的缺陷.本文利用小波分解在时域及频域良好的信号细节体现特性,引入模式识别中的非负矩阵分解(NMF)谱分离思想,针对小波系数阈值优化问题,提出了一种小波域图非负矩阵分解(GNMF)消噪算法.该方法首先在小波分解基础上,利用GNMF算法实现小波分解系数谱中信号分量与噪声分量的谱分离,然后通过反变换重构各分离子谱对应的子信号,最后利用K均值聚类算法将得到的多个子信号划分为信号类及噪声类,最终得到重构信号及分离噪声.合成记录和实际地震资料的消噪结果验证了新方法在提高信号与噪声分离准确性和精度方面的有效性,同时新方法避免了阈值选取造成的噪声压制不理想或有效成分损失问题.与小波消噪结果的对比及数值分析也说明了新方法在噪声压制及有效成分保持方面的优势.     

基于曲波变换的航空电磁数据去噪方法研究

航空电磁法作为一种地形复杂地区资源探测的有效方法,近年来得到了广泛的应用.然而,由于系统所处的动态环境,噪声干扰严重.为了改善航空电磁数据质量,提高地下电性反演的准确性,需要研发相关去噪技术.传统航电去噪大多针对特定噪声或单一测线上的信号进行处理,难以兼顾相邻测线之间观测信号的相关性.本文采用曲波变换进行二维航空电磁数据去噪.由于曲波变换具有多尺度和多方向性特征,可以在对噪声精细分析的基础上进行有效去除,同时还保证了整个测区内信号的相关性.进而,我们提出Sigmoid阈值函数对传统阈值函数进行改进,以进一步改善去噪效果.为了验证曲波变换方法对航空电磁数据去噪的有效性,将曲波变换和传统去噪方法分别应用于理论模型和实测数据进行对比.试验证明本文曲波变换用于航空电磁数据去噪具有明显的优越性.     

基于信噪辨识的矿集区大地电磁噪声压制

为了避免形态滤波方法在大地电磁强干扰分离中的"过处理"、进一步保留大地电磁低频段的有用信息,提出基于信噪辨识的矿集区大地电磁噪声压制方法.首先,从信号处理的角度剖析矿集区典型强干扰与天然大地电磁微弱信号之间的定量辨识关系,利用形态分形维数和形态膨胀谱熵对大地电磁信号与强干扰进行信噪辨识.然后,结合形态滤波技术和阈值法,仅对辨识出明显不是天然大地电磁信号的异常波形进行噪声压制.最后,重构大地电磁有用信号,并对算法进行性能评价.仿真结果表明,形态分形维数和形态膨胀谱熵能较好地定量辨识大地电磁信号与强干扰,大地电磁信号中一些缓变化的低频信息得到了更为精细的保留;与形态滤波整体处理相比,本文所提方法获得的卡尼亚电阻率曲线更为光滑、连续,视电阻率值相对稳定,其结果更为真实地反映了测点本身所固有的大地电磁深部构造信息.     

GHM类正交多小波变换及其在地震资料去噪中的应用

多小波是对小波理论的一个新发展,它可以同时满足正交性、对称性、短支撑等良好的特性要求。文中介绍了多小波基本理论、多小波变换具体过程及预处理方法,提出了基于GHM类多小波变换的地震资料软阈值去噪方法,通过对合成数据和实际资料进行处理分析,表明多小波变换在有效压制随机噪声的同时,能较好地保留原信号的特征信息,是一种行之有效的去噪方法     

CEEMD与小波变换联合去噪方法研究

作为经验模态分解(EMD)的改进型算法,完备总体经验模态分解(CEEMD)不但有效解决了EMD的模态混叠问题,同时也保留了EMD处理非平稳信号的优势,如自适应性、二进滤波特性等.CEEMD能自适应地将一个复杂信号分解为一系列本征模态函数(IMF)分量,且IMF分量满足从高频到低频系列分布,随机噪声往往分布在第一个或前几个高频IMF分量.考虑到地震信号的非平稳性和去噪方法对非平稳信号的适应性,针对CEEMD直接舍弃高频IMF分量去噪容易造成高频有效信息损失以及小波阈值去噪方法存在的不足,本文提出了一种基于CEEMD的小波阈值去噪方法.该方法首先引入自相关曲线判别出含噪较多的高频IMF分量,然后对CEEMD直接去噪要舍弃的这些含噪高频分量进行小波阈值降噪,以保留这些分量中的高频有效信息,最后与不含噪声的其他IMF分量一起重构原信号.模型和实际地震数据试算结果表明,该方法在显著提高地震数据信噪比的同时,能有效地保留原信号中的高频有效成分和弱信号信息,是一种相对保幅的有效去噪方法.