基于Curvelet变换的地震资料信噪分离技术

在地震资料中,噪声干扰严重影响了有效信号的提取,为此必须进行信噪分离处理.本文提出一种基于Curvelet变换和KL变换相结合的软硬阈值折衷处理方法.首先对地震数据进行Curvelet变换,然后对各尺度系数选取适当阈值压制噪声干扰,再利用KL变换提取数据中的相干有效信号,最后重构得到去噪后的记录.经合成记录和实际地震资料处理实验证明,该方法与小波变换法相比较,更能有效进行信噪分离,提高地震剖面信噪比和分辨率.     

基于提升算法和百分位数软阈值的小波去噪技术

在地震勘探领域,随机噪声一直是影响地震信号信噪比的主要因素之一,如何从被干扰的地震信号中有效去除随机噪声并保护有用信号具有重要的意义.针对经典小波变换在计算效率方面的缺陷,本文推荐应用提升算法实现第二代小波变换的构建,分析和对比了提升算法(Lifting Scheme)下不同小波变换方法的特性,选取更加符合小波域去噪原理的CDF 9/7双正交小波变换作为基本算法,同时应用了简单、有效的百分位数(Percentiles)软阈值进行信噪分离.通过理论模型处理,本方法可以在去噪能力和保护有用信号之间找到很好的平衡点.实际剖面的处理效果表明,此方法不仅能有效的滤除随机噪声,而且很好地保护有用信号,提高地震数据分析的精确性.     

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     

小波分析在地震资料去噪中的应用

本文阐述了小波变换和去噪的基本原理，根据模拟信号和实际地震信号的频谱分析，讨论了如何选择小波基，及去噪中的阈值问题，从小波分解出发，利用多尺度分解对地震资进行分析，并基于MATLAB语言和小波工具箱，实现了对地震资料的去噪.     

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。     

基于小波模极大值的地震信号去噪研究

小波分析在时域和频域具有很好的局部化特性,是分析和处理数字信号强有力的工具。文章将基于小波变换的模极大值去噪算法应用到地震信号的去噪研究中。首先依据相关理论验证算法的有效性,并对红山基准台的地震数据进行去噪分析处理。结果表明,去噪后的信号有效去除了大部分毛刺,去噪效果良好,噪声得到很好的抑制。为实现数据处理的界面化及易操作,在基于小波变换模极大值去噪算法比较分析的基础上,设计一个地震信号去噪系统分析界面,从而实现数据去噪的可视化应用。     

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.     

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.     

最优小波包变换在地震信号去噪中的应用

应用最优小波包变换,采用取决于节点噪声时频特征的相关阈值,对模拟地震波到达的加噪合成信号、SDAES数字声发射仪采集的微震实验信号、NIED观测台站记录的日本2007年能登半岛地震信号进行去噪,并和基于小波变换的其他方法进行了去噪效果比较.结果表明,该方法获得的信号信噪比(SNR)高、失真低,体现出了总体优越性.     

基于压缩感知的小波阈值和CEEMD联合去噪方法

中深层地质条件复杂,地震资料品质差,主要表现为:地震资料信噪比低、有效信号弱.如何在去噪的同时有效保留弱有效信号,获取高信噪比的地震数据成为地震数据处理的关键问题.传统小波阈值与互补集合经验模态分解(CEEMD)联合去噪方法相比单一方法可以获取更高品质的地震数据.基于压缩感知理论的去噪方法利用地震数据在变换域中的稀疏特性,通过设定稀疏基矩阵和测量矩阵,可以将地震数据去噪问题转化成求解最优化问题,通过最优解重构原始信号,实现对地震资料的去噪处理.该方法能够在有效衰减随机噪声的同时最大限度的保留有效信号.本文基于压缩感知理论开展小波阈值去噪方法研究,并在此基础上结合CEEMD方法对含噪较多的固有模态分量进行有针对性的随机噪声压制.通过对含噪数据开展不同方法的去噪结果对比可见,本文方法可以在保证高信噪比的基础上更为有效的保留弱有效信号,数值试算验证了该方法对弱有效信号地震数据去噪具有显著优势.     

基于运营环境和提升小波变换的桥梁损伤检测研究

根据损伤桥梁在车辆荷载作用下的动力响应特点,以及提升小波变换对信号突变信息的放大功能,提出了利用桥梁运营荷载作用下加速度响应提升小波变换系数的分布特性对结构损伤进行识别的方法。首先,采集桥梁在行车荷载作用下的加速度响应信号;然后,对加速度响应信号进行提升小波变换,分别利用加速度响应信号、加速度响应信号差,提升小波变换系数空间变化的峰值识别损伤位置;最后,对行车速度、损伤位置、损伤程度和测量噪声对损伤识别效果的影响进行了分析讨论。结果表明：在行车速度8m/s以下、测量噪声不高于5%情况下,利用运营荷载作用下桥梁单点动力响应信号提升小波变换,可以实现桥梁多处损伤的检测和识别。     

基于小波分频叠前相干噪声压制方法

基于小波分析的去噪方法在地震资料叠前处理中得到了广泛应用.本文主要介绍利用小波变换的分频特性来压制相干噪声.通过小波分频技术将叠前地震信号分解为不同频带,然后利用有效波和相干干扰波的频谱差异来区分有效信号和噪声,最后利用加权方法去掉不需要的噪声信息来达到去除相干噪声的目的.实际资料的处理结果表明：基于小波分频方法能很好地压制相干噪声,从而提高地震资料信噪比和分辨率.     

地震数据去噪中的小波方法

地震资料去噪是地震数据处理中是必不可少的步骤,随着地震勘探的进步和勘探目的层加深,对地震资料的信噪比和分辨率提出了越来越高的要求.小波分析作为一个新兴的数学方法在地震资料去噪中也有巨大的潜力.本文从小波去噪的特点出发,介绍了小波分频和小波域阈值去噪的特点,并详细总结了地震资料去噪中的小波方法,主要有面波的压制和随机噪声的衰减.最后简要叙述了地震资料小波去噪的一些问题和发展.     

提升小波:可用于重磁资料处理的新方法

小波变换在重磁资料处理中得到了广泛应用．通过提升结构构造的二代小波继承了一代小波的优良属性,并且具有灵活性、适应性、易于快速实现等优点．二代小波比一代小波有很多优点和好的属性,其应用范围更为广泛．本文介绍了提升结构构造二代小波的思想,并讨论了其在重磁资料处理中的应用前景．     

基于小波变换与小波包变换的降噪方法比较

在模拟地震记录信号中加入信噪比为17的高斯白噪声,然后分别采用小波降噪和小波包降噪方法,对含噪信号进行降噪处理。在不同降噪阈值下,比较降噪后信号的信噪比。结果表明:在同一降噪阈值下,小波包降噪后信号的信噪比高于小波降噪后信号的信噪比,而且采用wbmpen方法给定的阈值明显可以提高降噪后信号的信噪比。     

Translation-invariant wavelet denoising of full-tensor gravity –gradiometer data

Denoising of full-tensor gravity-gradiometer data involves detailed information from field sources, especially the data mixed with high-frequency random noise. We present a denoising method based on the translation-invariant wavelet with mixed thresholding and adaptive threshold to remove the random noise and retain the data details. The novel mixed thresholding approach is devised to filter the random noise based on the energy distribution of the wavelet coefficients corresponding to the signal and random noise. The translationinvariant wavelet suppresses pseudo-Gibbs phenomena, and the mixed thresholding better separates the wavelet coefficients than traditional thresholding. Adaptive Bayesian threshold is used to process the wavelet coefficients according to the specific characteristics of the wavelet coefficients at each decomposition scale. A two-dimensional discrete wavelet transform is used to denoise gridded data for better computational efficiency. The results of denoising model and real data suggest that compared with Gaussian regional filter, the proposed method suppresses the white Gaussian noise and preserves the high-frequency information in gravity-gradiometer data. Satisfactory denoising is achieved with the translation-invariant wavelet.     

Identification method of seismic phase in three-component seismograms on the basis of wavelet transform

IntroductionThe three-component seismograms represents ground motion. Seismic signal contains various types of phase arrivals. Some of the most significant are the P, S, LQ and LR arrivals. Accurately determining the time of these arrivals 'is importal to determine the location of an event.Although a lot of work in determining the location have been done, researchers have not carriedout the target in trying to determine this information more accurately from single-station seismogram due to …     

地震信号随机噪声压制的双树复小波域双变量方法

有效地压制地震信号中的噪声是地震信号解释和后续处理的重要环节之一.本文建立两种双树复小波域双变量模型对地震信号中的随机噪声进行压制.地震信号经双树复小波变换后,同一方向实部与虚部系数、实部(或虚部)系数与对应的模之间存在较强的相关性.鉴于此,对同一方向实部与虚部小波系数建立双变量模型,从含噪地震信号小波系数中估计原始信号的小波系数,再基于双树复小波逆变换重构得到降噪后的地震信号.进一步对同一方向实部(或虚部)系数与对应的模建立双变量模型,得到地震信号随机噪声压制的第二种双树复小波域双变量方法.最后对合成地震记录和实际地震资料中的随机噪声进行压制的实验结果证实本文两种方法都能够有效地压制地震信号中的随机噪声.     

分析研究基于小波分析与谱分析提高重力异常的分辨能力

重力数据是所有地下场源产生的重力场的叠加，探测对象经常被淹没在区域背景场之中，因此剩余异常的分离对于重力资料研究至关重要，而近来被引入位场领域的小波算子作为了滤波器和场源分析工具，在这里我们分析研究基于小波分析与谱分析的二维离散小波变换用于提高重力异常的分辨能力，再现出由简单形状场源描述密度不均匀的几何特征.本文先介绍二维多分辨率分析小波的基本理论及其提升算法，利用对数功率谱估计平均深度方法理论，接着对理论模型数据进行多尺度异常分解，估计地质体的形状、大小和深度，最后又对实测重力数据进行分析，并与传统常规方法进行比较分析，结果表明对于实际数据分析其方法也是具有可行性的.