层状介质探地雷达信号Q值估计及反Q滤波

利用多层常Q模型描述层状介质探地雷达信号的衰减,并应用谱比法,通过求均方根Q值求得了层状介质每一层的Q值。将波场延拓理论应用到探地雷达信号的反Q滤波数据处理中,其步骤为：假定地下Q模型为多层常Q结构,对每个常Q层,将地表波场记录直接延拓到当前层顶部;在常Q层内对延拓后的波场在时频域采用广义S变换,对信号进行反Q滤波;对滤波结果求广义S反变换,得到反Q滤波后的时域信号。最后利用本方法对合成的3层探地雷达衰减记录和实验得到的2层探地雷达衰减记录进行了振幅和相位补偿,验证了该算法在探地雷达反Q滤波中的正确性和有效性。     

探地雷达在桥塔塔基岩溶勘查中的应用及信号分析

以湖南省张家界—花垣县高速公路岩溶勘查为例,探讨探地雷达在竖直型岩溶勘查中的应用和效果;同时,说明复信号分析方法在探地雷达数据处理中的有效性。竖向岩溶的横向规模小,在雷达图像中相应的异常范围比较窄,异常不易分辨。首先对原始采集信号进行二维空间域滤波,再对信号进行Hilbert变换,提取雷达信号的瞬时振幅、瞬时相位和瞬时频率,然后对这些处理后的信号进行综合分析。研究结果表明,二维空间域滤波可大大消除高频噪声的干扰,提高信号的信噪比,多参数综合分析可提高探地雷达解释的精度,最终的钻探成果也验证了反演解释结果的正确性。     

模糊分形方法在探地雷信号处理中的应用

探地雷达是一种高精度的地球物理探测仪器，但是雷达信号中有较多的多次波干扰，一般方法较难滤除。应用模糊滤波技术和分形技术相结合的方法，提出模糊分形滤波技术，有效地解决了多次波干扰的问题，同时缩短了雷达子波在反射界面的延续时间提高了探地雷达信号的分辨率。     

Tau-p变换的频率域算法及Tau-p域的偏移处理

针对时间—空间域倾斜迭加算法的一些缺点,本支根据倾斜迭加运算与富里叶变换的关系,提出在频率一波数域实现τ—p变换。在频率一波数域进行τ—p变换,还可与视速度滤波相结合,以便更有效地消除干扰波,提高处理质量。根据τ—p变换频率一波数域算法原理,提出了在τ—p域直接实现偏移处理,同时指出,为了避免假同相轴的干扰,必须进行插值处理。     

基于改进广义S变换二次时频谱反褶积在南海工区的应用

传统的时频域反褶积模型虽然吻合地震子波在粘弹性介质传播过程中的衰减特征,但受拟合函数和时频分析窗函数的影响,使得其算法缺乏稳定性和准确性。为了避免这一问题,推导出一种基于改进广义S变换二次时频谱反褶积方法。利用改进广义S变换的灵活性来获取非平稳地震记录时频谱,再对其傅里叶变换得到二次时频谱,从而以一种低通滤波的方式提取子波时频谱,实现二次时频谱反褶积。经理论模型论证和实际数据处理结果表明,利用二次时频谱提取子波具有较高的准确性,同时能够有效地分辨薄层,在不用考虑Q值的条件下直接恢复地震波被地层吸收所引起的衰减。     

基于小波域KL变换的探地雷达信号处理

探地雷达目标回波信号通常会受到串扰(或直达波)、随机噪声等的干扰,致使目标信号难以分辨。利用小波分析的时频局部化特性和多道探地雷达记录中直达波、目标回波信号以及随机噪声等的不同相关性,对探地雷达记录进行小波分解,得到多频段的小波剖面,再对不同频段的小波剖面做KL变换,实现了串扰抑制。通过实验数据和现场实测数据验证了该方法的有效性。      

短时傅里叶变换在GPR数据解释中的应用

小波变换、经验模态分解、奇异值分解是提高探地雷达数据信噪比、突出深部异常的有效手段。笔者提出一种快速的短时傅里叶变换技术,对探地雷达噪声信号进行解译,利用雷达发射信号与噪声信号的频谱差异提高雷达数据的信噪比;并以数值算例进行验证,分别从单道波信号的频率能量差异,主频等值分布差异等方面详细分析了该方法与小波变换、经验模态分解方法的优势。结果表明,短时傅里叶分析技术能实现探地雷达数据的快速解译,为探地雷数据的反演成像提供更精确的约束条件。     

探地雷达小波的构造及在提高雷达信号分辨率中的应用

从理论上详细分析了探地雷达子波的形成机理,提出了一种构造探地雷达小波函数的方法。与Cauchy小波及Morlet小波相比,以这种小波作为基本小波,应用于探地雷达实际资料处理中,在提高探地雷达剖面分辨率的同时,还能保持较高的信噪比      

基于二维小波变换的随机噪声压制方法在GPR数据中的应用

在探地雷达探测工作中,为了尽可能多的获取回波信息,通常采用宽频带记录,这就不可避免地将各种干扰波也记录下来,其中随机噪声由于其频带较宽,分布于整个数据剖面,常规滤波方法对随机噪声的压制效果往往不佳。由于小波变换具有较强的分频和局部分析能力,根据需要选择合适的小波基函数和去噪方法,可较好地压制随机噪声,提高信噪比。基于二维小波变换理论,提出了采用自适应分层阈值法对探地雷达数据进行压制随机噪声的方法。通过不同模型、不同信噪比下正演模拟数据的验证以及对实测数据的处理,并与中值滤波法和全局阈值法的去噪效果进行了对比分析,结果表明自适应分层阈值法去噪效果更好,实用性更强。     

连续小波变换在探地雷达信号分析中的应用研究

广泛应用于工程勘探的探地雷达,由于其发射的高频电磁波在介质中迅速衰减、受环境噪声大等因素影响,探测剖面难以对相对较深的异常体有较好的响应.复信号分析提取三瞬参数可多角度分析信号,并能突出弱反射信息,但易受噪声干扰,且常规的滤波方法不能有效地去除这一干扰.将具有时～频双重局限性的小波变换引入到复信号分析中,解决了复信号分析易受噪声干扰的问题,恢复了其对异常提取的能力.将此算法用于实际雷达探测数据处理中,取得了良好的应用效果.     

探地雷达信号特征分析和分辨率提高方法研究

探地雷达信号的奇异点或突变点作为雷达信号的重要特征通常反映介质重要信息,如电性变化界面或异常体等。分析了探地雷达信号在Hilbert变换下,利用小波变换确定探地雷达信号奇异点位置的方法。解决了传统傅立叶变换只能从整体检测探地雷达信号奇异性的局限性。并且由于小波变换良好的时频局部化特性,进一步讨论了其在提高探地雷达信号分辨率的研究中的应用。     

应用复小波定义探地雷达相位

Hilbert变换为基础的信号分析方法丰富了探地雷达的观测参数,为数据处理提供了更多依据。Hilbert变换针对的是“窄带”信号,对噪声非常敏感,而探地雷达信号不可避免存在噪声,且在频散介质中传播发生频散,其信号有一定的带宽。应用时一频性质较好的小波变换定义相位,较好的克服了这些问题,该方法采用连续复小波变换将探地雷达信号分解为实部和虚部,进而定义相位。     

一种基于小波变换的测井曲线去噪新方法

从小波变换的思想出发,提出一种测井曲线去噪新方法.首先按照Mallat 塔式算法对测井曲线进行小波分解,然后应用一个非线性软门限函数在小波域内将噪声抑制与滤除,最后通过小波变换得到重构的测井曲线.结果表明,该方法较传统滤波方法更为有效     

隧道衬砌空洞探地雷达三维探测模型试验研究

从理论上论证了探地雷达探测时模型边界对数据采集的影响,并以此为依据设计了隧道衬砌内空洞的物理模型,对模型进行了三维探测,实现了探地雷达三维探测数据的可视化;分析了方形空洞在不同显示剖面上的图谱特征,在分析CL4多小波理论的基础上,探讨了多小波预处理的必要性及对CL4多小波进行了平衡化处理,运用Matlab编程实现了CL4平衡多小波阈值滤波算法,并与传统的基于傅立叶变换基础上的滤波效果进行比较。试验和滤波对比结果表明,三维探测能确定空洞大小、形态和位置,更加全面而细致地了解空洞的准确信息,提高雷达探测图谱解释的可靠性和准确性,并可根据缺陷的分布位置及大小评估衬砌内空洞病害的危害程度。常规滤波和CL4平衡多小波滤波均可清晰地分辨出异常目标,但经多小波变换后目标特征得到了加强,同相轴更加清晰,噪声去除更彻底,信号保留更完整,图像变得更“干净”。三维探测的实现为隧道衬砌检测自动识别技术提供了可靠的理论依据和方法,对隧道质量检测工程及质量司法鉴定具有重要的意义     

小波变换在煤田高分辨地震资料处理中的应用研究

研究了小波变换的定义及小波变换的性质，构造了适合于我们要求的子波序列。用小波变换作一维滤波克服了传统的窗口傅里叶方法易出现的吉布斯效应。用小波变换的多分辨率成像技术适当地选择小波函数和伸缩尺度参数，让薄层的局部化特征明显，提高地震剖面对薄层的分辨率，让薄层的局部特征明显地表现出来，精确地进行分析判定。     

Multiscale analysis of noisy 3D GPR data using the directional continuous wavelet transform

Here, we present a new technique of noise effect attenuation in the 3D ground-penetrating radar (GPR) data analysis using the 2D directional continuous wavelet transform (DCWT). The proposed technique is based on the application of a Gaussian low pass filter to the modulus of the 2D DCWT for low scales. After application of the low pass filter, maxima of the CWT are mapped for all range of scales. Application to a noisy GPR data shows that the proposed idea can improve GPR data analysis by the continuous wavelet transform.     

用小波变换进行IP异常分离

小波变换可以将原始信号分解到不同的尺度上,从而得到信号在不同尺度上的分量值。用小波变换的ＭＡＬＬＡＴ算法通过尺度滤波器和镜像滤波器可方便地完成这种分解。实际上,一个在空间分布的物探数据包含着各种频率成分,由于大地滤波作用,使得低频主要反映深部地质信息,高频主要反映浅部地质信息,因此可以应用小波变换进行异常的分离。对川西北Ｓ工区激发极化（ＩＰ）实测资料的处理结果表明,应用小波变换可以方便地将局部异常和区域异常进行分离,是进行数据分析和资料解释的一种有效方法