二维小波变换与中值滤波联合去噪方法研究

由于随机噪声是一种频带较宽的干扰波,因此依靠单一的去噪处理方式往往难以获得清晰反映目标体的地震信息。小波变换能够较好的去除高斯噪声,保留有效波中、高频成分,提高记录的信噪比,但去除脉冲噪声的效果却并不理想;中值滤波具有良好的边缘保持特性,虽低频去噪声效果有限,但去除脉冲噪声效果明显。因此可利用二维小波变换与中值滤波优势互补的方法,进行叠前去噪处理,达到去除宽频随机噪声的目的。首先运用二维小波变换的理论,采用自适应门限阀值方法进行去噪,同时结合中值滤波方法联合去噪。模型与实际数据的应用效果表明,联合去噪方法可有效压制噪声能量、保留高频有效信号、提高地震记录信噪比与分辨率。     

局部奇异值分解法压制随机干扰

对于低信噪比资料,压制随机噪声,增强有效信号是地震资料处理的首要任务。而传统的奇异值分解去噪算法,在有效信号横向相干性较强时,去噪效果明显,但当有效信号同相轴呈倾斜、弯曲或孤立状态时,其在压制随机噪声的同时,存在滤除部分有效信号的弊端,为此通过对不同时窗内的地震数据进行拉平、奇异值分解数据重构与反拉平等处理方法,对常规奇异值分解算法进行改进,以克服其对包含非水平连续信号资料去噪效果差的局限。理论数据和实际资料的去噪结果表明,改进后的算法去噪效果明显优于常规奇异值分解法,能在保证有效波不被滤除的前提下有效提高地震资料的信噪比。     

基于小波包分析的地震资料联合去噪方法研究

在地震记录中,随机噪声严重影响了有效信号的提取,为此必须进行消噪处理。这里首先使用小波包变换对不同频段的信号进行精细分离,有效信号和噪声经小波包分解后,其小波包系数将表现出不同特性,然后根据这种不同特性进行去噪处理,对小波包分析法处理后的剩余地震信号再进行KL(Karhunen-Loeve)变换,提取相关有效信号,最后对提取的有效信号进行中值滤波处理,进一步去除剩余噪声。经合成地震剖面和实际地震剖面处理实验证明,小波包分析、KL变换和中值滤波联合去噪方法,能有效地消除较强的随机噪声,提高地震剖面信噪比和分辨率。     

基于EMD去噪方法研究及其在地质勘探中的应用

论述了EMD分解的基本原理,研究了利用EMD分解进行信号去噪的方法.EMD把信号按照不同的特征尺度分解为不同频带的IMF分量,将含有噪声的高频IMF分量剔除,选择低频或者指定频带的IMF进行信号重构,即可达到去噪的目的.仿真信号与实测数据的处理结果都表明,该方法不但有效地去除信号中的确定性噪声和随机噪声,而且尽可能地保持了有效信号,减少了信号损失,提高了数据处理的准确性.     

基于小波变换的地震信号分时分频相关去噪

介绍了Donoho的小波域阈值去噪处理方法,提出了对小波变换尺度上小波系数进行分时分频相关处理去噪后,再重构小波系数的方法,以去除大部分随机噪声。然后,再对重构后地震剖面进行小波域阈值去噪处理。结果表明,使用上述新方法可以有效改善地震剖面处理效果,提高信噪比。      

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。     

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。     

基于奇异值分解和小波阈值方法的地震资料处理方法

奇异值分解是一种基于代数特征值的提取方法,小波变换是一种时间频率域的去噪方法,两者在去噪方面各有特点。将奇异值分解和小波阈值去噪的方法有机地结合起来,用于消除地震勘探资料中的随机噪声。仿真实验显示对于较低信噪比资料仍有很好的处理效果。     

小波变换在矿井瞬变电磁法中的应用

利用小波变换对接收的瞬变电磁信号进行多分辨率分析,通过分解与重构,从中提取有效信号,去除干扰信号,得到去噪后的信号。该方法能有效地去除干扰信号,又不会损失有用信号。实际资料处理结果表明:该方法对去除瞬变电磁晚期信号的噪声干扰有很好的效果。      

基于匹配小波包算法的地震信号去噪

地震资料的信噪比是影响地震资料质量的关键因素之一。目前的去噪方法中,在滤波的同时会损伤有效信号,因此提出基于匹配算法的去噪方法,利用和地震信号匹配的小波包对信号进行分解,用选出的波形代表有效信号达到去噪的效果。实验分析表明,利用匹配小波包算法能够很好地压制地震信号白噪声,提高信噪比。当噪声能量小于有效信号周期能量时,小波包算法去噪效果比小波收缩阈值法好,信噪比提高5 dB ±。     

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。     

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。      

f-x域共偏移距道集的EEMD随机噪声压制方法

f-x域随机噪声压制方法面临着2个问题:叠前共炮点道集或CMP道集反射波同相轴为双曲线型,去噪同时会损害有效波;地震信号为复杂的非平稳信号,要求去噪方法具有自适应性。基于f-x EEMD的共偏移距道集随机噪声压制方法利用了共偏移距道集反射波同相轴为水平满足f-x域去噪假设条件和EEMD算法对非平稳信号的良好适应性,对f-x域每一个等频率切片做EEMD分解,并去除以高频随机噪声为主的第一个IMF分量,最后将f-x域数据反变换回t-x域,实现噪声分离。正演模拟和实际地震数据试算结果表明:该方法在压制随机噪声的同时,能够保持有效信号。      

基于经验模态分解(EMD)的小波熵阈值地震信号去噪

针对EMD阈值去噪算法中阈值由经验选取以及无法有效区分各固有模态函数上有用信息的不足,本文对各固有模态函数进行小波变换,对各层小波系数进行相关处理,以突出有效信息,抑制噪声;将细节系数的有效信号和突变点置零并等分为若干区间,选取小波熵最大子区间的高频小波系数平均值作为噪声方差计算得到阈值。该阈值选取方法依据小波熵的特点,自适应地根据对应尺度上信号自身的能量特征确定该尺度阈值。将该算法应用于仿真信号和实际地震信号去噪,结果表明该方法优于基于EMD的小波阈值去噪,在提高去噪效果的同时,也更好地保护有效信号。     

基于小波和CEEMDAN的地震信号噪声压制

通过小波变换与CEEMDAN相结合的方式对地震信号进行降噪处理,对小波分解的高频信号进行CEEMDAN分解,再根据自相关函数剔除高频IMF分量进行重构达到提取有效反射波,压制噪声干扰的目的,最后对信号进行小波重构并进行信噪比和均方差计算。结果表明,通过小波变换和CEEMDAN降噪后,有效地减少了噪声对于地震信号的影响,对于信噪比和分辨率都有提高。     

地震随机噪声压制及其初至走时拾取方法研究

针对具有较强随机噪声干扰的地震波形无法准确拾取初至走时的问题,提出在运用自动拾取算法前对地震随机噪声进行压制处理的思想。采用完备集合经验模态分解(CEEMD)联合小波阈值对地震信号进行噪声压制,与小波阈值法的联合使用可有效改善CEEMD方法中直接舍弃部分IMF高频分量,造成去除高频噪声的同时也将相应分量上的有效信息一并去除,进而导致信号失真的问题。采用改进滑动时窗能量比联合AIC信息准则法对去噪后的地震波拾取初至走时,该方法首先根据改进滑动时窗能量比法识别地震事件并大致确定初至时刻,然后在该时刻前后取一时窗,使用AIC方法计算AR模型在该时窗范围内的极小值,得到精确的初至波走时。合成及实际地震资料处理结果表明,在拾取初至走时前进行地震随机噪声压制,可有效提高初至波走时的拾取精度。     

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。     

小波去噪在地震信号处理中的应用

在地震信号处理的若干环节中,将有效信息从含有噪声的干扰背景中提取出来,进而提高地震数据信号的信噪比和分辨率成为地震信号处理的关键一步。利用小波变换方法可对地震信号进行去噪,更准确地将有效信号和噪声区分开来,并可在最大限度去除噪声的同时,尽可能多地保留有效信号。本文结合小波变换的阈值去噪方法,探讨小波变换技术在地震信号去噪中的应用。     

超声检测信号直达波衰减的Curvelet变换方法

利用超声脉冲回波法检测混凝土内部缺陷体时,由于介质的各向异性,使得接收信号中含有较强的结构噪声;同时,直达波信号振幅强,衰减少,传播路径短。上述原因导致难以分辨测量信号中的有效信号。为了压制噪声,去除直达波,采用了Curvelet变换对实测超声数据进行变换处理,分析直达波在Curvelet域的分布特点,得到其Curvelet系数,采用类似去噪的手段选取合适的阈值,重构得到滤除直达波的有效信号。同小波变换相比,Curvelet变换在去除直达波、滤除噪声的同时,较好地保留了有效信号。对比经过Curvelet变换处理前、后数据的SAFT成像效果表明,Curvelet变换能极大地提高超声无损检测数据分析的准确性。     

基于离散小波变换的地震资料自适应高频噪声压制

针对现有的小波变换阈值去噪方法无法适用于地震资料高频噪声压制的缺点,笔者分别对阈值函数和阈值选取方案进行了改进,提出了连续硬阈值函数与自适应阈值相结合的地震资料高频噪声压制方法.连续硬阈值函数兼具软、硬阈值函数的优点,可提高重构地震信号的保真度,减少人为噪声误差;自适应阈值方案可根据非平稳地震数据中的能量时变、空变分布特点,通过引入不同子带小波系数标准差、代数平均值以及几何平均值等统计参数,使阈值能够随不同子带的小波系数能量变化而自动调整,以适应地震资料高频噪声压制的要求.实际地震数据处理结果表明,笔者提出的方法在提高信噪比的同时,可保护陡倾角反射界面信号,提高噪声压制后地震数据的保真度.