时频域相位滤波在远震接收函数噪声压制中的应用

宽频带地震观测数据中有效信号和干扰噪声经常发生混频效应,常规的频率域滤波方法很难将二者分离.地震波信号属于时变非平稳信号,时频分析方法能够同时得到地震波信号随着时间和频率变化的振幅和相位特征,S变换是其中较为高效的时频分析工具之一.本文以S变换为例,提出了基于相位叠加的时频域相位滤波方法.与传统叠加方法相比,相位叠加方法对强振幅不敏感,对波形一致性相当敏感,更加利于有效弱信号信息的检测.时频域相位滤波方法滤除与有效信号不相干的背景噪声,保留了相位一致的有效信号成分,显著提高了信噪比.运用理论合成的远震接收函数数据和实际的宽频带地震观测数据检验结果显示该方法较传统的带通滤波方法相比,即使在信噪较低且混频严重条件下,时频域相位滤波方法的滤波效果依然很明显,有助于识别能量较弱的有效信号.     

台站地震资料的时频域自适应极化分析和滤波

提出一种自适应协方差的时频域极化滤波方法。该方法在广义S变换时频方法的基础上,构造时频域自适应协方差矩阵,通过特征分析计算时频域瞬时极化参数,设计极化滤波器,实现多分量地震极化分析和滤波。其优势在于协方差矩阵的分析时窗的长度由多分量地震数据的瞬时频率确定,可以自适应于有效信号的周期,在每个时频点计算极化参数不需要进行插值处理;结合时间频率信息,解决在时间域或频率域波形或频率重叠的信号具有明显的直观性。模型数据及实际三分量台站地震数据处理结果表明,该极化滤波方法在台站地震资料分析和处理方面具有很好的直观性和较高的分辨率。     

时频电磁法勘探数据时域去噪方法研究（英文）

时频电磁法勘探系统兼有频率测深与瞬变电磁测深系统双重特点,可同时在频率域和时间域求取视电阻率,从而获得更加准确可信的地电信息。实测时频电磁勘探数据中的主要噪声有50 Hz工频及其谐波干扰噪声、高频随机脉冲噪声以及低频干扰噪声三种类型,本文针对这些噪声类型以及时频电磁法的方波信号特点,提出分段拓展中值滤波方法和拟合固定极值点EMD方法分别去除高频随机脉冲噪声和低频干扰噪声,提出基于方差和偏度系数的中值滤波窗口大小试验选取方法,采用频域带阻滤波方法去除50 Hz工频及其谐波干扰噪声。并设计了一个相应的去噪流程,以充分发挥各自的去噪方法的优势。经理论分析以及实际观测数据的应用实验验证,本文提出的去噪方法和设计的去噪处理流程合理有效,准确保留了时域信号波形的相位和幅值信息,得到令人满意的高质量时域信号波形,为准确地提取时域瞬变电磁衰减信号打下良好的基础。     

多分量地震的时频域瞬时极化分析和滤波

极化分析方法在多分量地震资料处理中起着举足轻重的作用,当波形初至很接近时,利用常规的时间域极化分析方法刻画不同波型的极化分布就变得比较困难了.基于此,在广义S变换时频方法的基础上,实现了一种时频域瞬时极化滤波方法.该方法根据多分量信号的时频谱及瞬时相位来计算瞬时极化参数(极化轴、极化率、平面化向量等).结合了时频分析方法的优势,在波形识别方面更加准确.通过极化率可以识别并分离线性极化波和椭圆及圆形极化波,通过平面化向量与各分量之间的夹角大小,定性识别平面波和非平面波.模型勘探数据及实际三分量台站地震数据处理结果表明,时频域瞬时极化滤波方法在波场分离及非平面波压制等方面具有一定的实用性.     

S变换时频域滤波方法在主动源资料处理中的应用研究

主动源探测中源检距较大的接收台站,由于信号能量较弱及各种干扰的存在,有效信号湮灭于干扰信号之中,导致信噪比降低。利用S变换时频域滤波方法分别对一维、二维加噪数据进行数值模拟计算,发现该方法可对随机信号进行有效识别,输出信号与原始信号互相关程度提高。再将此方法与频率滤波方法应用于宾川主动源高兴台数据处理中,结果表明:S变换时频域滤波方法能够在主动源资料处理中对噪声形成有效压制,提高地震信号信噪比,且效果优于频率域滤波方法。     

S变换在面波去噪中的应用r

S变换是一种用于分析非平稳信号的时频变换方法, 可以很好地刻画地震信号的时频特性. 本文将S变换用于地震面波数据的噪声去除中, 首先介绍了S变换的理论基础, 然后设计了时频滤波和阈值滤波两种方法, 分别对天然地震面波数据和背景噪声数据进行去噪处理, 并与相位匹配滤波进行了比较． 结果表明, 面波数据经S变换去噪后, 群速度频散曲线的短周期部分得到改善, 能够连续追踪至6 s左右, 但长周期部分出现了缺失; S变换去噪的效果优于相位匹配滤波, 两者相结合会得到更加理想的结果．      

基于非二次幂Curvelet变换的最小二乘匹配算法及其应用

本文提出了基于非二次幂Curvelet变换的最小二乘匹配算法.首先,根据输入地震信号的频谱和方向等特征进行非二次幂Curvelet变换,根据其特征不同,最大程度地将有效信号和噪声分开;然后,在噪声能量集中的非二次幂Curvelet子记录上对输入数据和预测的噪声模型进行最小二乘匹配滤波处理.本方法提高了常规最小二乘匹配算法在时间空间域内进行信噪分离的稳定性和准确性.对含有面波的实际地震数据进行测试,其结果表明本方法可以有效地压制面波干扰,特别是当面波和有效信号有交叉或重叠等现象出现时,能较好地保护反射同相轴信息.本方法还可用于对含自由表面多次波和层间多次波等地震数据进行自适应信噪分离.     

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.     

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.     

SVD地震波场分离与去噪技术在鄂尔多斯盆地地震资料处理中的应用

针对鄂尔多斯盆地地区地震资料自身的特点,本文依据地震信号传播的特性和波场之间的差异,通过多域(多种线性变换域和频域)奇异值分解(SVD),然后提取目标信号的奇异值重构地震信号的方法,实现地震波场分离与去噪处理.与传统SVD地震波场分离与去噪技术相比较,该方法的目的性更强,直接针对感兴趣的地震信号成分进行SVD波场分离与去噪,在提高地震资料信噪比的同时,确保了信号的高保真度和分辨率;同时,避免了以往SVD技术应用空间狭窄,有效信号损失严重等缺陷性.从实际资料处理结果来看,取得了较好的效果.