改进阈值法在二代小波变换去噪中的应用

地震信号去噪能有效提高信号的信噪比和分辨率。二代小波变换可以在不同尺度上对含噪信号进行小波分解和多分辨率分析,实现窗口宽度自适应调整的局部化分析。但小波变换阈值法在去噪过程中会在信号的不连续邻域会产生伪吉布斯效应,而平移不变量阈值去噪方法通过平移-去噪-平均的思想可以很好的解决该问题。因此本文在已有的二代小波变换阈值去噪的基础上将平移不变量这一改进方法应用于二代小波变换中,实现了对地震信号更加快速有效的去噪处理,并在模拟数据试算和实际数据试算中取得了良好的去噪效果。     

基于DB小波阈值去噪的航空重力数据试验

利用Mallat快速算法实现离散小波变换,选用DaubechiesN小波系为小波基函数,通过理论模型数据验证了方法设计的可靠性。在对实测航空重力数据进行去噪过程中,根据重力异常信号频带特点,采取多层分解和阈值策略进行自由空气重力异常的提取。试验进行了6～8层的分解,采用了强制阈值去噪和施加软阈值去噪,并进行了对比,结果表明基于DB小波阈值去噪所获得的自由空气重力异常与GT-1A系统滤波结果基本吻合。     

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。      

小波阈值去噪黄金分割法

在小波去噪的方法中,应用最广泛的是Donoho阈值法,但由于其阈值的单一性,使它不能在每级尺度上将信号与噪声做最大分离,去噪效果并不理想。通过分析Donoho硬阈值和软阈值方法的特点,提出了一种黄金分割法,这种方法结合了硬阈值和软阈值方法各自的优点。仿真去噪结果表明,这种改进的小波阈值方法能够得到更好的去噪效果,信号的信噪比得到了进一步提高。     

基于小波包变换的SAR干涉图去噪研究

基于SAR复干涉图中噪声满足加性噪声模型,提出对复干涉图实部和虚部分别应用小波包软阈值方法的去噪方案。以Daubeachies小波为小波包基函数,对添加了噪声的模拟SAR干涉图进行去噪实验,发现三级小波包分解的去噪效果明显优于一级和二级分解。并进一步对实际的含噪干涉图进行了去噪实验,与小波包软阈值方法直接对干涉图去噪的结果进行了比较。实验结果证实了本文方案的有效性。     

小波变换多尺度分解系数阈值选择在一维去噪的应用

对小波变换理论进行了简单的介绍,并详细分析了基于小波变换对信号去噪处理的原理和实现,并对小波多重分解时选取不同的阈值对去噪效果进行详细的研究。最后结合理论分析和实验实例讨论了小波分析在信号去噪方面的作用,利用光滑性和相似性来评价去噪效果。     

基于样本熵理论的自适应小波消噪分析方法

小波消噪方法的核心问题是阈值的选择及确定.依据样本熵的特性,将样本熵与小波分析方法耦合起来,提出了一种自适应确定阈值的小波消噪分析方法.该方法计算了不同阈值对应噪声序列的样本熵值,得到阈值与样本熵值之间的关系曲线,当样本熵值达到最大时,此时阈值为所求阈值.通过算例加以验证分析,结果表明,自适应小波消噪分析方法能较好地实现水文序列的信噪分离,其消噪结果符合序列本身的特性及评价指标的要求,这为合理确定阈值提供了一种新的途径和方法.     

基于形态小波的核磁共振测井信号去噪及现场应用研究

核磁共振测井中采集到的回波串信号十分微弱,而背景噪声很强,使信噪分离困难。为解决这一问题,引入了结合数学形态学的特征识别和小波分解的多分辨率分析特性的形态小波方法。讨论了方法的数据基础和应用步骤,并与小波软阈值方法处理结果进行了对比分析。实测数据处理结果表明:形态小波去噪方法具有良好的细节保留和抗噪声能力,去噪效果优于小波软阈值滤波方法;在消除测井信号随机噪声的同时,能很好地保留信号的波形和特征,在较低信噪比下仍可有效地提取测井信号的有用信息,提高了T2谱的反演精度。     

基于频率域小波去噪的大地电磁信号工频干扰处理

大地电磁测深(Magnetotelluric,MT)在油气勘查中得到越来越多的应用,针对MT中日益严重的工频干扰,从频率域着手,结合小波阈值去噪方法,提出了基于频率域小波去噪的MT信号工频干扰处理方法。先对受噪的MT信号进行傅里叶变换,得到其实部和虚部,再用小波阈值去噪的方法对实部序列和虚部序列分别进行去噪处理,最后将去噪后的实部和虚部联合,进行反傅里叶变换得到去噪后的信号。给出了去噪方法的原理、步骤,并用仿真信号和实测大地电磁信号验证了其有效性。结果表明:频率域小波阈值去噪的大地电磁信号工频干扰处理方法是正确、有效的,能有效且自适应地压制大地电磁信号中的工频干扰,突出被工频干扰淹没了的有用信号的信息。     

基于改进混沌果蝇优化小波阈值法地震信号随机噪声压制

由于野外采集地震资料往往带有较多的随机噪声,给资料解释造成困难。针对小波阈值去噪的阈值选取通常需要对信号进行先验估计,带有较强猜测性,阈值选取难以获得最优结果。本文提出基于改进混沌果蝇优化的小波阈值法,将基于广义交叉验证(GCV)函数设定为阈值选取目标函数,在混沌果蝇优化算法中引入调节系数实现对该目标函数的迭代寻优,在无先验信息前提下,获取最优小波阈值。通过将本文算法用于合成地震记录和实际地震记录进行去噪处理,并对比常用小波阈值去噪算法,证明了本文算法的有效性。     

基于小波分析的重磁数据求导方法及应用

在双正交小波分析下,实现了重磁异常数据高精度的导数计算。该算法是在小波分析得到的系数基础上,采用Monte-Carlo方法进行噪声的估计,根据获得参数分别进行去噪处理。理论计算结果表明:算法的计算效率高,计算的结果精度高,抗干扰能力强。实际数据处理结果表明:采用基于小波变换的方法完成导数处理,结果对地质填图中地质体边界的划分和磁性地层参数分析提供了重要的资料,也为采用基于导数的位场数据反演解释方法提供了优良的基础数据。     

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。     

基于小波变换的改进阈值函数自适应去噪方法

在多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上[3],用一种改进的阈值函数和自适应阈值选取算法相结合的方法,克服了硬阈值法不连续性和软阈值法有偏差的缺点。该方法能自动跟踪噪声,不同尺度自适应采用不同的阈值,可有效去除每一尺度上的噪声,保留有用信号,提高信噪比。仿真实验和地震资料处理结果表明,该方法去噪效果明显,可在各类消除随机噪声的信号处理中发挥作用。     

基于经验模态分解法与小波变换的长周期大地电磁信号去噪方法

针对大地电磁信号具有非线性、非平稳和非最小相位的特点,提出了一种基于经验模态分解法结合小波变换的联合信号去噪方式,将时间序列信号通过经验模态分解,利用连续均方误差准则确定原始信号能量转折点,进而再使用小波阈值去噪法对剩余固有模态函数分量进行去噪,最后重构出消噪信号。通过对实测信号处理前后结果的对比,表明了本方法能够有效地应用于信号时域去噪。     

小波分析在地震资料去噪中的应用

小波变换方法已广泛应用于信号处理领域。应用多尺度小波分析方法来消除地震观测信号中的噪声是一种行之有效的方法。这里从小波变换的基本原理出发,详细介绍了地震信号的阈值去噪原理,并根据模拟信号和实测地震信号的频谱分析,讨论了如何选择小波基及去噪过程中的阈值取值问题。从小波分解理论知道,利用多尺度分解方式对地震资料进行分析处理,相当于对实测地震资料进行不同尺度的细化分析,由于对不同地区、不同资料的精度要求不同,我们只要使用不同的尺度进行小波变换处理,就可以得到去除原信号的细部巨变(噪声干扰)特征的信号。同时,我们对小波变换处理后重构的地震信号与原信号进行了对比分析,误差结果分析表明该方法切实可行。我们还利用MATLAB语言及其小波工具箱,实现了对地震资料的去噪处理。     

小波分析的原理及其在电磁感应仪EM38数据分析中的应用

利用小波变换对澳大利亚新南威尔士Mandamah地区所测得EM38数据进行全局阈值消噪处理,通过分解与重构,从中提取有效信息,去除干扰,得到去噪后的数据。将去噪后的数据与地球化学铜元素的异常特征和已知的铜矿化区域进行分析与对比,推测出该地区的铜矿化预测区。该方法能有效地去除噪声,又不会损失有用信息。实际资料处理结果表明：小波分析方法在EM38数据处理中可以起到独特的作用与效果。     

基于小波变换去除遥感图像非高斯条纹噪音方法探讨

遥感图像的条纹噪音,不但影响图像的判读,而且时图像的后续处理影响较大.利用常规处理软件去噪,在去除条纹的同时,也去除了图像的细节纹理,相当于降低了图像的几何分辨率;使用小波阈值去噪方法,效果欠佳.文章使用小波反阈值方法,不仅去除了图像上的条纹噪音,而且对图像的细节纹理不产生目视效果上的影响,达到了较好的效果.     

基于小波分析的TEM信号提取

在基于付里叶分析的传统去噪方法对瞬变电磁衰减曲线去噪无能为力的情况下,通过研究瞬变电磁信号的特点,将小波分析技术引入到TEM的信号提取中,采用了Sym6小波作为母函数,用Mallat算法进行TEM原始信号分解,采用不同的阈值重建信号,有效地分离了有用信号和噪声,使处理后的结果更接近于实际,得到了比较满意的去噪效果。