基于局部阈值曲波变换的叠前去噪技术研究

野外地震数据包含各种随机噪声干扰,降低了地震资料的信噪比,而常规的单一去噪方法效果不理想,为此选用多尺度多方向的曲波变换进行去噪。首先对经过预处理的含噪信号进行多尺度分解,采用局部阈值去噪法,对曲波变换后的每一个尺度都选取一个合适的软阈值因子,然后在各尺度下提取其有效波信号的曲波系数,最后将提取出来的曲波系数进行逆变换重构出地震信号,从而达到去噪目的。理论模型与实际资料的处理结果表明,与常规单一全局阈值去噪相比,该技术最大限度地保留了地震数据的有效信号,具有较好的去噪效果。     

改进的曲波变换及全变差联合去噪技术

运用常规的基于曲波变换和全变差的联合去噪技术,可以有效地衰减随机噪声,较好地克服使用曲波变换带来的强能量团以及在同相轴边缘产生的不光滑现象,但是这种常规的联合去噪方法对有效信号有一定的损害。笔者采用一种多尺度多方向改进的Donoho阈值去噪思想,较好地克服了常规的联合去噪方法的缺陷,保护了有效信号。该方法在应用曲波变换去噪时,对每一个尺度的每一个方向都选取一个合适的阈值因子,而不是常规的方法对整个曲波系数矩阵只选取一个固定比例的阈值因子。理论模型与实际资料的处理结果表明,该技术最大限度地保留了地震数据的有效信号,在地震资料处理中具有较好的应用前景。     

小波变换在位场资料去噪和位场分离中的应用

根据小波变换的原理,研究了小波阙值去噪方法和位场分离方法在某实测布格重力异常的应用及效果。多矩形棱柱体模型试验表明:选取合适的小波基和小波参数,可以更好地提取出重力异常中的有用信息,为下一步在实测重力数据中的应用提供理论基础。实测布格重力资料处理结果表明:基于小波变换的去噪方法和位场分离方法,能够较好地去除随机噪声,更好地区别出局部异常和区域异常,提高数据处理与解释中有用信号识别的精度。     

基于DB小波阈值去噪的航空重力数据试验

利用Mallat快速算法实现离散小波变换,选用DaubechiesN小波系为小波基函数,通过理论模型数据验证了方法设计的可靠性。在对实测航空重力数据进行去噪过程中,根据重力异常信号频带特点,采取多层分解和阈值策略进行自由空气重力异常的提取。试验进行了6～8层的分解,采用了强制阈值去噪和施加软阈值去噪,并进行了对比,结果表明基于DB小波阈值去噪所获得的自由空气重力异常与GT-1A系统滤波结果基本吻合。     

奇异值分解(SVD)在位场数据去噪中的应用

根据奇异值分解原理,分析其在位场去噪中的可行性,提出了一种判断有效阶次k的方法。对多边形厚板模型的重力异常进行奇异值分解去噪和小波去噪效果的对比,证明了奇异值分解去噪的有效性和优势。将其应用于实测重力数据的处理中,取得较好的效果。理论模型和实测资料的处理结果表明:基于奇异值分解的去噪方法可以有效地去除随机噪声,提高数据处理和解释的精度。     

一种基于压缩感知的随机噪声压制方法

随着高精度地震勘探技术的发展,利用高保真的方法提高地震资料信噪比成为了去噪处理的关键。曲波域阈值法能够有效地压制随机噪声,但易产生伪吉布斯震荡现象,造成信号局部畸变,从而影响处理效果。针对这一问题,提出一种基于压缩感知理论（Compressing Sensing,简称CS）的地震信号去噪方法,该方法利用随机噪声和有效信号在曲波稀疏域稀疏表征的差异来分离随机噪声。其实现步骤为:将地震数据变换到曲波域;利用压缩感知理论和全变差正则化算法重构曲波系数;曲波逆变换得到压制噪声后的重构地震数据。理论模型和实际资料应用表明,该方法能够很好规避伪吉布斯现象带来的信号失真问题,进一步提高了资料的信噪比。      

基于Shearlet变换的尺度方向自适应阈值地震数据随机噪声压制方法

地震勘探的有效信号常受到随机噪声的干扰而难以识别,需要进行随机噪声和有效信号的分离。传统Shearlet全局阈值不随方向与尺度变化,在去噪的同时也会损失许多有效信号。Shearlet变换作为一种新的多尺度多方向时频分析方法,具有最优的稀疏表示能力、局部化特征和方向敏感性。本文将含噪地震信号通过Shearlet分解后计算各尺度与方向上Shearlet域系数的L₂范数,并对其进行数据重排后发现,随着方向改变L₂范数不断减小,进而提出一种基于L₂范数的尺度方向自适应阈值计算方法。将其与小波变换、曲波变换、Shearlet全局阈值去噪方法对比,模拟数据与实际地震记录去噪结果表明,本文方法在去除随机噪声的同时,深部弱信号也得到了很好的恢复,地震数据的信噪比比其他3种方法有所提高,在0.929 9 dB条件下提升至11.565 1 dB。     

基于经验模态分解的曲波阈值去噪方法

针对曲波阈值去噪方法阈值选取单一造成的有效信号损失或随机噪声压制不完全的问题,笔者提出了一种基于经验模态分解的曲波阈值去噪方法。该方法首先对带噪信号进行经验模态分解得到一系列固有模态函数,根据每个固有模态函数所含噪声强弱的不同,选取不同的阈值分别对分解得到的含噪固有模态函数进行曲波阈值降噪处理;最后将去噪后的固有模态函数与不含噪声的固有模态函数进行信号重构得到最终压噪的结果。由于引入经验模态分解,对分解得到的不同含噪程度的固有模态函数,选取不同的阈值进行处理,这样能够有效减小直接曲波阈值方法阈值选取单一产生的问题。模型和实际数据试算表明,该方法在提高数据信噪比的同时,能够有效地保留有效信号,是一种相对保幅的去噪方法。     

基于混合类小波变换的随机噪声消减方法研究

介绍一种基于Seislet变换的混合类小波变换方法。小波变换可以对地震数据在时间方向上作进一步分解,利用小波去噪原理联合Seislet反变换共同对随机噪声进行消减。同时,基于信号噪声正交化模型,利用局部正交权重(LOW)对上一步的去噪结果进行信号能量补偿,从噪声中提取同相轴相干有效信息。理论模型和实际数据处理结果验证本文提出的方法可使地震资料中的随机噪声得到较好的消减。     

改进阈值法在二代小波变换去噪中的应用

地震信号去噪能有效提高信号的信噪比和分辨率。二代小波变换可以在不同尺度上对含噪信号进行小波分解和多分辨率分析,实现窗口宽度自适应调整的局部化分析。但小波变换阈值法在去噪过程中会在信号的不连续邻域会产生伪吉布斯效应,而平移不变量阈值去噪方法通过平移-去噪-平均的思想可以很好的解决该问题。因此本文在已有的二代小波变换阈值去噪的基础上将平移不变量这一改进方法应用于二代小波变换中,实现了对地震信号更加快速有效的去噪处理,并在模拟数据试算和实际数据试算中取得了良好的去噪效果。     

Curvelet变换在位场数据去噪中的应用

为了解Curvelet变换在位场数据去噪处理中的效果,从Curvelet变换的原理着手,通过对多矩形棱柱体模型进行Curvelet变换去噪和普遍应用的小波阈值去噪试验对比,验证了Curvelet变换去噪的有效性问题。将其应用于实测位场数据的处理中,取得了较好的效果。理论和实测数据的处理结果都表明,Curvelet变换在位场数据的去噪处理中是可行有效的。     

小波分析在地震资料去噪中的应用

小波变换方法已广泛应用于信号处理领域。应用多尺度小波分析方法来消除地震观测信号中的噪声是一种行之有效的方法。这里从小波变换的基本原理出发,详细介绍了地震信号的阈值去噪原理,并根据模拟信号和实测地震信号的频谱分析,讨论了如何选择小波基及去噪过程中的阈值取值问题。从小波分解理论知道,利用多尺度分解方式对地震资料进行分析处理,相当于对实测地震资料进行不同尺度的细化分析,由于对不同地区、不同资料的精度要求不同,我们只要使用不同的尺度进行小波变换处理,就可以得到去除原信号的细部巨变(噪声干扰)特征的信号。同时,我们对小波变换处理后重构的地震信号与原信号进行了对比分析,误差结果分析表明该方法切实可行。我们还利用MATLAB语言及其小波工具箱,实现了对地震资料的去噪处理。     

小波多尺度分析在煤田火烧区磁法探测中的应用

根据小波多尺度分析原理,分解磁异常。理论模型及实例分析表明,小波多尺度分析对分解后的磁异常,可按需要区分不同地质意义,突出目标地质体,抑制干扰,划分煤田的火烧区烧变岩边界。      

二代小波变换在重力场源分离中的应用

野外采集的重力数据是地下各类地质体重力场的叠加反映,如何有效地分离深源场和浅源场是重力资料处理中的一项重要内容。基于二代小波变换基本理论,在一维的基础上,给出了二维Haar预测算子的构造方法,并利用密度模型正演模拟,证明了二代小波变换实现多尺度分解的有效性,并以苏北某地区重力数据为例,应用二代小波变换开展浅部和深部重力异常场的分离。结果表明,该方法简单实用,在重力数据的场源分离中可以发挥重要的作用,对研究区域性断裂构造特征、划分构造单元、圈定隆坳格局等方面的地质问题具有参考价值。     

形态分量分析在去除地震资料随机噪声中的应用

以数学形态学和稀疏信号理论为依据,采用形态分量分析(MCA)方法去除地震数据中的随机噪声。应用MCA方法的关键在于选取合适的字典,从地震数据的特点和计算复杂性出发,选取UWT字典和Curvelet字典,一个用来稀疏表示地震数据的局部奇异部分,一个用来稀疏表示地震数据的线状变化部分。采用BCR算法求解目标函数,通过将数据分解为形态特征不同的2个分量,舍弃在字典中不能有效稀疏表示的随机噪声来达到去噪目的。作为一种二维去噪方法,MCA去噪方法在时间和空间方向上都具有很强的随机噪声抑制能力;由于UWT字典和Curvelet字典能够比传统的小波变换有更强的稀疏表示能力,MCA去噪方法对有效信息的损害较小,是一种保真保幅的去噪方法。模型测试和实际资料处理验证了该方法的有效性。     

位场数据小子域滤波法处理效果对比与优选

重磁位场数据处理解释的主要任务之一是研究推断地质体的边界位置,而通过对重磁位场数据进行一定方法滤波处理后的相关图件可直观显示地质体的边界。小子域滤波法是众多滤波方法中的一种,前人利用小子域滤波法识别地质体边界位置有较多的研究,目前已有10种类型的小子域滤波法,但是鲜有对10种方法滤波效果的系统研究,给使用者带来诸多不便。因此,设计2组理论模型对比了10种方法的处理效果,并根据试验分析优选了最佳的滤波参数。理论模型与实际资料处理结果表明,滑动形子域滤波法对地质体边界增强的效果最好,且滤波窗口选择5×5数据点、迭代1次即可;对称形子域滤波法在滤除随机噪声的同时能够较好的保持原始异常场的梯度变化特征,滤波窗口选择5×5数据点、迭代2次较好。