基于小波包变换的滤波方法

基于小波包变换的基本原理,提出了对不同频率范围的信号和噪声进行滤波处理的方法．利用该方法可将噪声与信号分离以及将不同频段信号分解,从而达到滤波的目的．仿真结果表明,小波包变换具有许多其它分析手段所不具备的优点,是一种有效的滤波方法,可应用于地震信号的预处理     

基于小波分频与径向道变换的联合压制面波方法（英文）

面波是地震记录上严重的干扰波。基于小波变换的面波衰减方法考虑了面波频率低的特点,但是当有效信号和面波干扰存在频率重叠时,其压制效果不理想。径向道变换考虑了面波与有效信号视速度差异,有利于去噪,但是在去除面波的同时也会损害有效信号的低频分量。本文根据面波和有效信号在视速度以及小波域能量的差别,将小波变换的局部分析能力与径向道变换的去噪优势相结合,提出了基于小波分频与径向道变换的联合面波压制方法。首先应用小波变换,将地震记录分解为不同频段,对出现面波的频段作径向道变换,然后再作低切滤波处理,最后利用径向道反变换后的记录与其他频段的记录进行小波重构得到去除面波的记录。两种方法的联合使用提高了小波分频去除面波的能力,同时也较好的保护了有效信号。通过模型数据实验分析和实际资料数据处理的结果表明,本文提出的方法具有较强的去噪能力和良好的保幅性能。     

基于S变换的软阈值滤波在深地震反射数据处理中的应用

深地震反射原始单炮数据是非平稳的弱能量反射信号,信噪比较低.如何提高信噪比一直是深地震反射数据前处理中的一大难题.S变换是一种适用于分析非平稳信号的时频变换方法.同其他分析时变信号的方法相比,S变换的基本小波不必满足小波在时间域均值为零的容许性条件,它的时频分辨率与分析信号的频率有关,且其在时间域的积分可以得到傅里叶频谱,其反变换也简单.因此,S变换容易表示深地震反射信号复杂的时频特性.本文在S变换的基础上,利用软阈值滤波方法对深地震反射数据进行处理,实验结果表明,该方法有效地提高了信噪比,压制了有效频带范围内的混频干扰,突出了弱反射信号,使得波组信息更加丰富,有利于连续追踪有效反射波组和识别薄地层,特别是提高了深部Moho界面反射层位的分辨率,为深地震反射剖面后续处理和准确解释奠定了基础.     

复小波包域的微震信号分析提取方法

提出了一种在复小波包域分析提取微震信号的新方法。此方法先采用复小波包分解同时获得信号的幅值信息和相位信息,再采用一种称为“比值加权”的复小波包重构法,重构出信噪比大大增强的微震信号。实际应用表明这种新方法在提取微震信号,提高信噪比方面效果显著。     

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.     

基于复数域混合SVD滤波方法及在随机噪声压制中的应用

在低信噪比地震资料处理中,压制随机噪声是其中的关键处理环节.传统的频率空间域预测滤波方法,容易使得去噪后高频段的有效信号严重畸变,不利于进一步提高分辨率.为此,提出了一种基于复数域混合SVD滤波法压制三维地震数据中随机干扰的方法,该方法首先在时空域对地震数据作傅里叶变换,再依据Eigenimage滤波法与Cadzow滤波法建立混合Hankel矩阵,然后对其运行奇异值分解,最后通过秩约化的方法来压制随机干扰.理论模型和实际地震数据的应用表明:该方法可有效地去除随机噪声,保护有效波,明显地改善了叠后三维地震资料的信噪比.     

基于分数阶小波域GSM模型的地震信号随机噪声压制方法

地震信号中的随机噪声是一种干扰波,严重降低了地震信号的信噪比,并影响着资料的后续处理和分析.本文根据地震信号中有效信号和随机噪声的差异,结合分数阶B样条小波变换与高斯尺度混合模型提出了一种地震信号随机噪声压制方法.首先利用分数阶B样条小波变换将含噪地震信号映射到最优分数阶小波时频域内,然后对各小波子带系数分别建立高斯尺度混合模型,由贝叶斯方法估计出源地震信号小波系数,最后使用分数阶B样条小波逆变换重构得到降噪后的地震信号.利用本文方法对合成地震记录和实际地震信号进行降噪处理,实验结果表明本文方法能够有效地压制地震信号中的随机噪声,并且较好地保留了有效信号.     

基于解析信号重构的同步挤压小波变换的时频谱影响因素分析

受测不准原理的制约,小波变换、S变换等时频分析算法无法同时获得高时间分辨率和高频率分辨率。为了满足更高的要求,出现了一种联合小波变换和时频谱重组的新方法—同步挤压小波变换。本文从同步挤压小波变换和基于解析信号重构的同步挤压小波变换的原理出发,通过模型分析算法中参数设置对时频分析结果的影响,包括小波母函数、小波母函数的参数选择和小波阈值等,分析瞬时频率变化率不为零的信号所存在的时频谱模糊现象,并通过控制小波母函数、小波母函数参数以及小波阈值有效地减轻瞬时频率变化率不为零的信号所存在的时频谱模糊现象,时频谱的质量得到一定程度的提高。研究结果对获取高分辨率地震时频谱具有一定的指导意义。      

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.     

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。