一种基于AR 模型的预测滤波压制随机噪声方法

在地震勘探中,随机噪声是一类不可避免的噪声,它的存在极大地降低了地震资料的信噪比,导致偏移成像效果差甚至不能成像。自适应线性预测滤波方法是在时间--空间域自回归( AR) 模型系数变化的假定下,把自回归( AR) 模型数学表达式进行变换,引入代价函数以提高解的稳定性、唯一性,推导得到压制一维和二维随机噪声的递归算法。通过模拟和实际地震资料验证表明,该方法能较好地压制低信噪比资料中的随机噪声干扰,同时能较好地保护有效地震信号。     

分形噪声、（多维）分形滤波及地球物理测井典型处理应用

白噪声、布郎运动以及其它满足在双对数坐标中呈一直线的信号具分形结构、自相似性或尺度无关性。地球物理信号通常表现为多个这类信号的叠加，为多维分形特征。研究、模拟在双对数坐标中成一直线的信号以及如何将多维分形中多个这种信号剖分出来，对于理解相应的地质、地球物理成因机制具有重要意义。通过对两口井的地球物理测井曲线处理，可以初步看出，在选定的地球物理测井曲线中，其具多维分形特征，不同的沉积过程相互叠加在原始测井曲线中。用滤波方法分析分解信号，可以了解不同沉积作用特征并进一步分析可能的环境变化控制机制。开发的图形界面程序使得这一过程极为容易实现。     

TEM正演响应计算的几种频-时域转换方法对比

在瞬变电磁的一维正演响应模拟中,常用的方法是先在频率域中求解,之后将结果转换到时间域。但该方法在晚期的计算精度通常不高,因此,使用5种频-时域转换方法(正、余弦变换的数值滤波算法,G-S逆拉普拉斯算法、正、余弦变换的折线逼近法)进行了计算,与解析解对比,得出余弦变换的数值滤波算法在晚期计算中精度最高的结论,并对这五种转换方法产生误差问题的原因进行了讨论和分析。本研究有利于瞬变电磁一维正演响应的高精度计算,使其在多维计算中得到更好的应用。     

f-x投影滤波衰减随机噪声

预测误差滤波PEF(PredictionErrorFilters)模型有一个隐含的假定 ,即误差是源噪声。f -x预测滤波是用一个震源噪声来计算一个误差剖面 ,并把这个误差剖面作为一种可加噪声从记录中减掉来实现去噪的目的。因此 ,这与误差是源噪声的隐含假定是不一致的。研究讨论一种 f -x投影滤波方法可以避免产生这种不一致性。在非线性方程组迭代求解中给出了一种稳定化的初始值选择方法 ,在求取最小相位信号时给出了一种矩阵分解方法。通过理论模型和实际地震记录的计算 ,表明了这种去噪方法的有效性     

非线性滤波方法与陆面数据同化

陆面数据同化研究近几年成为地球科学研究的新兴领域,其中以非线性滤波为代表的数据同化方法发展迅速并得到了广泛应用。在贝叶斯理论框架内,从递推贝叶斯估计理论的角度系统地分析了扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、集合卡尔曼滤波、SIR粒子滤波等非线性滤波方法的异同;针对应用比较广泛的集合卡尔曼滤波和SIR粒子滤波应用中存在的问题,论述了几种提高滤波性能的实用方法,如协方差矩阵的Localization方法、协方差矩阵的Inflation方法、双集合卡尔曼滤波方法、扰动集合、扰动大气驱动和模型参数、平方根集合卡尔曼滤波以及粒子滤波算法的改进等。最后总结讨论了各种非线性滤波方法应用中的特点、难点以及各种算法在陆面数据同化中的应用前景和发展方向。     

基于混合滤波的遥感图像去噪

遥感图像在生成、传输和转化过程中往往受到各种噪声的干扰,影响了图像本身的清晰度,降低了视觉效果,不利于真实信息的提取.研究目的是对高分辨率遥感图像进行预处理,以提高信息识别精度.研究方法是噪声检测结合混合滤波的方法,该方法基于均值滤波和中值滤波的互补性,首先对图像每一个像素点进行噪声检测,把受高斯噪声污染和受椒盐噪声污染的像素点区分开,然后分别对受高斯噪声污染和受椒盐噪声污染的像素点进行处理.与其他滤波算法进行比较的结果表明,噪声检测结合混合滤波方法能够有效去除椒盐噪声和高斯噪声,保留图像的纹理信息,提高图像的清晰度.     

利用多次波和二维匹配滤波的近偏移距数据重构方法

在地震资料采集时,受地表条件、震源等因素的影响,几乎无法采集到近偏移距数据,不利于后续数据的处理。针对这一问题,研究了一种利用多次波和二维匹配滤波的近偏移距数据重构方法。首先给出了由表层多次波构建准一次波的互相关方法;然后在时间-空间滑动窗口内利用准一次波计算二维匹配滤波器,并用该滤波器重构近偏移距数据;最后使用均方根振幅校正方法校正重构数据的振幅。整个数据重构的过程在频率域进行,避免了基于维纳滤波方法求取滤波器的大量计算;同时使用快速傅里叶变换算法,提高了计算效率。与一维匹配滤波的近偏移距重构方法相比,采用二维匹配滤波方法的重构数据在空间上连续性更好。通过对Sigsbee 2B数据的处理及实际资料的测试,验证了该方法的正确性和有效性。     

Guptasarma线性滤波算法在CSAMT一维正演中的应用

CSAMT法一维正演问题,其核心运算是对汉克尔变换的求解,目前主要使用数值滤波方法进行求解,求解过程中使用给定长度的滤波系数进行累加运算.滤波系数的选取,影响着正演计算的精度和速度.这里使用Guptasarma线性滤波系数,并给出具体实现方法.经过正演模型验证,发现这套方案可以在较短的滤波系数长度基础上,与正演模型拟合...     

基于小波变换的分频最小光滑滤波去噪

在地震勘探中,随机噪音是一种频带较宽,严重影响有效波信噪比的干扰波。一般的去噪方法有:f-x、w-x、f-x奇异值分解等,但这些都只考虑横向上随机噪音的不相关性,而在一维方向上研究甚少。小波变换是一种时频分析的方法,根据它的分频和局部分析能力,结合一维方向上去噪的光滑滤波,就能有效地消除随机干扰,且保证了有效波的中、高频成份,经过小波包重构,可恢复有效波信号。该方法在去噪方面是十分有效的。     

顺序数据同化的Bayes滤波框架

数据同化是在动力学模型的运行过程中不断融合新的观测信息的方法论,Bayes理论是数据同化的基石.从原理、方法和符号系统为Bayes滤波在数据同化中的应用勾勒一个统一的框架.首先对连续数据同化和顺序数据同化的各种方法做了分类,然后给出了非线性系统顺序数据同化的Bayes递推滤波形式,并在此基础上介绍了典型的顺序数据同化方法--粒子滤波和集合Kalman滤波.粒子滤波实质上是一种基于递推Bayes估计和Monte Carlo模拟的滤波方法,而集合Kalman滤波相当于一种权值相等的粒子滤波.Bayes滤波理论为顺序数据同化提供了更广义的理论框架,从基础的数学理论上揭示了数据同化的基本原理.     

Two-dimensional recursive filtering using the rotated filter design technique

Two of the main problems encountered during the digital filtering of large two-dimensional arrays of data are those of core storage and excessive computational time. Recursive filters appear to offer a means of overcoming these difficulties. However, the recursive filtering technique has not been very popular for applications involving the typically large arrays common to earth science because of the filter stability design problem. Recently it was shown that if the rotated filter concept is used, stable circularly symmetrical two-dimensional recursive filters can be generated quickly and easily. The operators produced in this way can be applied as component cascades of complex bilinear filters in a two-dimensional difference equation. To test the effectiveness of this type of filter, a data set consisting of point determinations of ore grade in a major Canadian open pit copper mine was obtained and filtered by both the nonrecursive and the rotated filter method. The results showed that the rotated recursive filter compared very favorably in performance to, and required less storage than, the nonrecursive filter.     

核脉冲信号数字高斯成形模型的建立与仿真

详细阐述了一种以Sallen—Key滤波器为基础的新型数字高斯成形的方法。运用二阶微分方程建立高斯成形数学模型,在模型解算过程中利用数值微分算法得到一个通用的输入信号与输出信号的数值递推解,从而实现了核脉冲信号的数字高斯成形。通过标准指数信号的模拟以及实际测量信号的模拟,确定了数字高斯成形的参数。     

稳定有效的反Q滤波方法

反Q滤波是补偿大地吸收衰减有效方法之一,其稳定性和有效性是反Q滤波的前提条件.笔者研究了一种稳定的反Q滤波方法,并通过理论模型和实际数据与传统的增益限制反Q滤波方法进行了对比.结果表明:稳定反Q滤波更好地恢复了衰减的地震信号,并自动限制了对噪声的过渡放大.同时,还分析了噪声和增益限制因子G_(lim)对稳定反Q滤波的影响.     

两种压制随机噪声的滤波方法对比研究

介绍了f-x-y 域预测滤波方法,提出了基于奇异值分解的三维f-x-y域预测滤波方法。该去噪方法是在奇异值分解滤波的基础上进行f-x-y域预测滤波,从而实现频率空间的预测滤波。2种滤波方法详细的对比研究及理论模型试算的结果表明,该方法较f-x-y域预测滤波能更好地提高地震资料的信噪比,并有更高的保真度。     

探地雷达野外勘察数据干扰及其滤除方法

针对探地雷达的数据干扰问题,讨论了探地雷达接收波的种类和速度参数,确定干扰信息,并分别对电线杆、架空线路、山体等各种干扰体进行了实例分析,利用到达时间和传播速度上的差异,综合运用反褶积、FK滤波、偏移等方法对干扰进行了滤波处理,结果显示多次波、弧形干扰、水平干扰等一系列干扰都被有效滤除,突出了有效波。证明这种滤波思路和方法是可行的,能够为下一步的解释工作打下良好基础。     

滤波处理提高道积分法反演煤层厚度的精度

道积分法反演煤层厚度,其计算的煤层厚度往往受到地震子波的类型和主频的影响。根据煤厚的分布范围,选择合适的滤波频带,对道积分剖面进行滤波处理可以提高煤厚的反演精度。      

滤波处理提高道积分法反演煤层厚度的精度

利用道积分法能够反演煤层的厚度，但其计算的煤层厚度往往受到地震子波的类型和主频的影响，根据煤厚的分布范围，选择合适的滤波频带，对道积分剖面进行滤波处理可以提高煤厚反演的精度     

基于多结构元素形态滤波的大地电磁去噪

数学形态滤波是根据形态学原理创建的一种新型滤波方法,目前在信号处理的诸多领域得到成功运用。本文从形态滤波的基本原理出发,引入了一种多结构元素组成的滤波器用于大地电磁噪声消除。通过数值模拟展示了多结构元素滤波器的滤波效果,表明多结构元素滤波器在小尺度的范围内也有较好的滤波性能。同时,实测大地电磁信号的重构曲线和其视电阻率曲线显示多结构元素形态滤波对大地电磁噪声中的大尺度干扰噪声,如方波噪声和三角波噪声等,有较好的抑制作用,说明多结构元素形态滤波在大地电磁去噪中有较好的应用价值。