基于平移不变量小波的全张量重力梯度数据滤波（英文）

全张量重力梯度(FTG)数据包含大量场源体的细节信息,其滤波处理对异常的反演和解释结果有重要影响,本文提出一种基于平移不变量小波的自适应混合阈值滤波方法,可有效压制随机噪声并保留数据细节信息。建立了新的混合阈值法,根据信号和随机噪声所对应小波系数的能量分布进行滤波。平移不变量小波能有效压制伪吉布斯现象,混合阈值方法相对传统阈值能得到更好的信噪小波系数的分离,同时,根据每个分解尺度上小波系数的统计特性,使用自适应贝叶斯阈值进行小波系数的处理。此外,应用二维离散小波变换直接处理网格数据,可以提高计算效率。模型数据和实测数据处理的结果表明,相对高斯滤波器,本文所提出的方法不仅能有效去除高斯白噪声,还能更好地保留FTG数据的高频细节信息,具有良好的实际应用前景。