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。     

探地雷达空气回波特点与处理方法

探地雷达发射的电磁波在整个空间传播,存在空气中回波,空气中回波可分为以下3种：直达波、系统振铃、反射回波。直达波位于探地雷达记录的初期很小时间段,对识别地下介质反射影响不大,系统振铃和地表反射体的回波是探地雷达探地工作的主要干扰。空气中反射体的反射回波时距曲线一般有两种形式：双曲线型、线型。可以通过计算介质中电磁波波速来识别反射回波是空气中反射体形成的,还是地下介质反射形成的。应用水平背景移除、二维滤波可以有效滤除探测剖面中的水平和倾斜同向轴干扰信号;利用地下介质和空气中雷达波速进行偏移处理的资料进行对比解释可以有效提高解释的正确性。     

基于背景矩阵减法的探地雷达杂波信号抑制方法研究

探地雷达是探测浅层地下目标并对其空间分布进行成像的重要地球物理方法之一,但在实测雷达剖面中,目标反射信号不可避免地会受到直达波和地面反射波等杂波信号的干扰。为了提高探地雷达数据解译的可靠性和准确性,需要对杂波进行抑制或去除。提出一种背景矩阵减法来抑制杂波信号,并通过两组仿真数据和两组实测数据示例与减平均道法、奇异分解法对杂波抑制效果进行对比分析,结果表明背景矩阵减法的效果明显优于减平均道法和奇异分解法,可以在保证有效信号不丢失,幅值和相位不失真的基础上,使杂波得到较好地抑制,有助于识别探地雷达剖面中目标信号的特征,提高数据解译准确性和可靠性。     

用连续小波变换分析探地雷达回波信号

脉冲探地雷达回波信号是典型的非平稳、非线性信号.本文通过连续小波变换,对地下圆柱目标实测结果进行分析,得到了目标冲击响应的典型波形特征.分析结果证明,这种方法可以有效地用于目标检测,时延估计等脉冲探地雷达信号处理中的关键问题     

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。     

探地雷达空气回波特点及识别方法

探地雷达发射的电磁波在整个空间中传播,不可避免存在空气中回波.空气中回波可分为三种:直达波、系统振铃及反射回波.其中,直达波由于集中在探地雷达记录最初的很小时间段,对识别地下介质反射影响不大;系统振铃和地表反射体的回波是探地雷达探地工作的主要干扰.空气中反射体的反射回波时距曲线,一般有二种形式:双曲线型和线型.可以通过计算介质中电磁波的波速,来识别反射回波是空气中反射体形成的,还是地下介质反射形成的.     

基于小波变换的探地雷达弱信号增强

弱信号增强处理是探地雷达数据处理中的一个重要环节,而且是探地雷达数据处理难以解决的问题.弱信号在两方面使其不易于直接从探测剖面上识别出来:一是本身信号强度小且受到随机噪声的干扰; 二是存在浅部强信号的明显反差,视图上难以识别.本文根据小波变换的特征提出一种信号增强方法,即多尺度小波变换信号增强法.从理论上分析该方法增强深部弱信号强度及提高弱信号可识别能力的基本原理, 并通过实例应用说明方法的实用效果.     

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。     

小波包特征提取法在探地雷达回波信号分析中的应用

论述了用三角波雷达探测地下金属目标物的原理,介绍了小波包理论,给出了小波包特征提取的算法。同时利用小波包特征提取算法对雷达回波信号进行数据处理,并给了在实验室条件下探测的结果。     

基于Curvelet变换的隧道裂隙水GPR数据处理研究

应用地质雷达探测隧道内部裂隙水的分布状况时,受隧道钢筋网的影响以及噪声干扰,导致探测信号中弱有效信号难以识别。Curvelet变换可以对二维信号从频率、角度和空间位置实现有效反射波和干扰波的分离及降噪处理,应用Curvelet变换对含钢筋网干扰的裂隙水模型的探地雷达模拟数据进行波场分离和降噪处理,在压制直达波、去除钢筋层反射信号及多次反射的基础上,可以有效地提取出含裂隙水所引起的反射波信号。将该方法应用到汝郴高速某隧道实测探地雷达数据中,较好地去除了钢筋层反射信号的影响,准确地判断出了裂隙水的空间分布位置,证明了所提出方法的有效性。     

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。     

KL变换消除探地雷达数据中的水平相干噪声

由于探地雷达采用共偏移距剖面的工作方式,造成数据记录中存在大量水平相干噪声。探讨了采用KL变换消除这些水平相干噪声的方法,并给出了具体的实现步骤。最后通过模型试验和实际数据验证了该方法的有效性。     

KL变换与小波变换联合去噪新方法

常规KL变换对于具有强随机噪声的地震信号处理效果不佳,本文提出一种将小波变换和KL变换结合使用的去噪处理新方法。经合成剖面和实际剖面证明,该方法能有效去除强随机噪声,提高地震剖面信噪比      

应用改进的KL变换提高叠后地震记录信噪比

常规KL变换叠后去噪仅能加强水平方向同相轴,对倾斜或弯曲同相轴处理效果较差,对能量较强的相干噪声去除效果不佳,且在处理大量数据时计算成本很高,在实际生产中难以广泛应用。本文针对常规KL变换的缺陷分别进行了三点改进:使用倾角扫描叠加KL变换,可在有效压制地震剖面噪声的同时,较好保持倾斜同相轴和弯曲同相轴;使用本文提出的时空变-倾角KL变换能去除能量较强的相干噪声;使用数据分块技术可减少运算量。模型测试和实际资料处理效果表明:改进后的KL变换适应性强,去噪效果大大改善。      

基于分数阶傅里叶变换的探地雷达子波提取算法

针对探地雷达子波提取问题,提出了一种基于分数阶傅里叶变换的子波提取算法。假设探地雷达地下介质模型为线性系统并是时变的,并且子波在传播过程中不变,把子波和地层信息描述为一个时间的积分形式。分数阶傅里叶变换是酉变换,具有保范性,把子波的提取问题转化为在分数阶傅里叶变换域上的最优滤波问题。对分数阶傅里叶变换的阶数p在(－2,2]范围以1/300为步长进行了搜索,在分数阶傅里叶变换域上找到最优解,最后经过分数阶傅里叶变换反变换得到子波估计的时域信号。仿真实验首先验证了分数阶傅里叶变换最优滤波算法的正确性,然后利用探地雷达实验数据提取了子波,验证了该算法在提取子波中的有效性。     

小波包变换在面波分离中的应用

作为一种时频分解方法，小波包变换有着广泛的用途，它不仅优于小波变换，而且与传统Fourier变换相比，它能刻画出具有相同频率的有效波与面波在时间一空间域的分布，然后可以从中分离面波，再进行重构，即可得到分离面波后的结果，该方法在成功分离面波的同时，可使有效波的能量（尤其是其低频能量）损失减小，有效地保持信号的频宽不变，提高记录的信噪比。实际资料的处理结果表明，此方法在分离面波方面具有良好的效果。     

利用小波变换分析随机-均匀介质尺度特征

为研究复杂非均匀介质中非均匀体的尺度特征,建立了随机-均匀介质模型,利用小波变换方法,对随机-均匀介质3种地震波(直达波、散射波和反射波)的尺度特征进行了分析和研究。结果表明：3种地震波表现出不同的尺度特征,直达波表现出大尺度特征,散射波次之,反射波具有小尺度特征;随着模型参量横向自相关长度的增大,直达波的最佳尺度呈下降趋势,散射波和反射波的最佳尺度呈上升趋势。研究结果为利用小波变换分析地震剖面中地震波以及非均匀体的尺度特征提供了参考。     

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.     

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.