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1.
在有效压制高频随机噪声的基础上, 最大限度保留有效信号一直是地震数据降噪处理中的难点.小波变换阈值降噪因其优秀的降噪效果和较高的计算效率受到地球物理学家们的青睐.在小波变换阈值降噪中, 小波基、阈值函数以及阈值是影响降噪效果的3个关键因素.针对这3个关键因素开展相关研究: (1)采用更加适合地震信号分解的三参数小波作为母小波, 可以更好进行信噪分离; (2)采用改进的阈值函数克服传统硬、软阈值函数的不足, 基于改进阈值函数得到的降噪地震数据不仅波形光滑、连续, 而且基本保持原始信号的特征, 综合了硬阈值和软阈值函数的优点; (3)针对统一阈值"过扼杀"有效信号这一缺点, 提出自适应阈值, 自适应阈值不单以能量为标准进行有效信号和噪声的识别, 还考虑有效信号小波系数的相关性, 避免有效信号被当成噪声舍弃.最后通过模型试算和实际地震数据验证所提方法的有效性和实用性. 相似文献
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地震台站多、数据采集量大,日产出数据量庞大,研究数字地震信号的压缩方法成为行业热门课题。尝试将Mallat算法应用于数字地震波形数据压缩。选取不同的小波分解函数,对不同类型的数字地震信号进行3—5层的小波分解,将得到的小波系数进行分层硬阈值重构运算,对原始信号和处理信号进行压缩。分析可知,Mallat算法压缩比更高,与原始信号相比,重构信号不失真、能量保留系数高。 相似文献
3.
本文讨论了第二代小波变换的基本原理和变换过程,并将第二代小波变换引入到地震资料去噪处理中,基于提升法的小波变换是一种柔性的小波构造方法,它使用线性、非线性或空间变化的预测和更新算子,并能确保变换的可逆性。通过对模拟数据和实际资料的处理,证明了的它对地震信号去噪具有很好的效果。离散信号的小波去噪可分为三步:小波分解,系数缩减(切除噪声部分),信号重建。目前常用的小波去噪的方法有硬阈值法和软阈值法,这里采用软阈值法去噪。本文的提升变换采用的是Deslauriers-Dubuc(4,2)小波,基于以上变换方法,分别对含噪的模拟数据及实际地震数据进行3级可逆提升变换,对每一级上的细节信号按上述的软域值法进行处理,削减小波系数中的噪声部分,从而实现了信号去噪,结果证明去除随机噪声的效果是令人满意的。 相似文献
4.
地震信号中的随机噪声是一种干扰波,严重降低了地震信号的信噪比,并影响着资料的后续处理和分析.本文根据地震信号中有效信号和随机噪声的差异,结合分数阶B样条小波变换与高斯尺度混合模型提出了一种地震信号随机噪声压制方法.首先利用分数阶B样条小波变换将含噪地震信号映射到最优分数阶小波时频域内,然后对各小波子带系数分别建立高斯尺度混合模型,由贝叶斯方法估计出源地震信号小波系数,最后使用分数阶B样条小波逆变换重构得到降噪后的地震信号.利用本文方法对合成地震记录和实际地震信号进行降噪处理,实验结果表明本文方法能够有效地压制地震信号中的随机噪声,并且较好地保留了有效信号. 相似文献
5.
作为经验模态分解(EMD)的改进型算法,完备总体经验模态分解(CEEMD)不但有效解决了EMD的模态混叠问题,同时也保留了EMD处理非平稳信号的优势,如自适应性、二进滤波特性等.CEEMD能自适应地将一个复杂信号分解为一系列本征模态函数(IMF)分量,且IMF分量满足从高频到低频系列分布,随机噪声往往分布在第一个或前几个高频IMF分量.考虑到地震信号的非平稳性和去噪方法对非平稳信号的适应性,针对CEEMD直接舍弃高频IMF分量去噪容易造成高频有效信息损失以及小波阈值去噪方法存在的不足,本文提出了一种基于CEEMD的小波阈值去噪方法.该方法首先引入自相关曲线判别出含噪较多的高频IMF分量,然后对CEEMD直接去噪要舍弃的这些含噪高频分量进行小波阈值降噪,以保留这些分量中的高频有效信息,最后与不含噪声的其他IMF分量一起重构原信号.模型和实际地震数据试算结果表明,该方法在显著提高地震数据信噪比的同时,能有效地保留原信号中的高频有效成分和弱信号信息,是一种相对保幅的有效去噪方法. 相似文献
6.
井下微震监测获得的地震记录往往包含大量的噪声,记录信噪比很低.有效地震信号的识别与提取是进行后续地震定位等工作之前需要优先解决的问题.经过研究发现,井下水压裂微地震信号具有稀疏分布的特征,而井下环境噪声则具有更多的Gaussian分布特征.为此,本文提出将图像处理领域适宜于稀疏分布信号降噪处理的稀疏码收缩方法应用于井下微震监测数据处理.为解决需要利用与待处理数据中有效信号成分具有相似分布特征的无噪信号序列估算正交基以及计算效率等问题,将原方法与小波变换理论相结合.即通过优选小波基函数作为正交基进行小波变换将信号分解为不同级的小波系数,利用稀疏码收缩方法中对稀疏编码施加的非线性收缩方式作为阈值准则对小波系数进行改造.通过多方面的数值实验证明了该方法在处理地震子波及井下微地震信号方面准确可靠.含噪记录经过处理后有效地震信号的到时、波形、时频谱特征等均能得到良好的识别和恢复.并且该方法具有很强的抗噪能力,当信噪比低至-20~-30 db时,仍然能够发挥作用.在处理大量实际井下微震监测数据的过程中,面对多种复杂情况,本方法展现出了计算效率高、计算结果可靠、应用简单等优势,证明了其本身具有实际应用价值,值得进一步的研究和推广. 相似文献
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油气的存在并不是对所有频率成分的地震信号都产生影响,它只使部分频率能量发生变化,当储层含油气时,将会引起高频能量的衰减和低频能量的增强.通过频谱分析,确定储层由于含油气引起能量变化的主要高频和低频,利用分频属性确定油气范围.时频三原色显示技术的优势在于其同时利用了高、中、低频率融合在一起显示,更直观方便的突出了地震体的优势频率,为含油气性预测提供参考.Marr小波具有计算简单、速度快,又具有良好的局部性能,可以用Marr小波模拟雷克子波对地震记录进行分频,利用三原色显示技术达到快速成像的目的.实际应用表明该方法对低频伴影能做到快速准确识别的效果,该项技术的发展将为深水少井和无井区隐蔽油气藏的研究提供有力的技术支持. 相似文献
8.
有效地压制地震信号中的噪声是地震信号解释和后续处理的重要环节之一.本文建立两种双树复小波域双变量模型对地震信号中的随机噪声进行压制.地震信号经双树复小波变换后,同一方向实部与虚部系数、实部(或虚部)系数与对应的模之间存在较强的相关性.鉴于此,对同一方向实部与虚部小波系数建立双变量模型,从含噪地震信号小波系数中估计原始信号的小波系数,再基于双树复小波逆变换重构得到降噪后的地震信号.进一步对同一方向实部(或虚部)系数与对应的模建立双变量模型,得到地震信号随机噪声压制的第二种双树复小波域双变量方法.最后对合成地震记录和实际地震资料中的随机噪声进行压制的实验结果证实本文两种方法都能够有效地压制地震信号中的随机噪声. 相似文献
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在模拟地震记录信号中加入信噪比为17的高斯白噪声,然后分别采用小波降噪和小波包降噪方法,对含噪信号进行降噪处理。在不同降噪阈值下,比较降噪后信号的信噪比。结果表明:在同一降噪阈值下,小波包降噪后信号的信噪比高于小波降噪后信号的信噪比,而且采用wbmpen方法给定的阈值明显可以提高降噪后信号的信噪比。 相似文献
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将小波变换理论应用于宁夏及邻区的地震和爆破的识别,利用小波包变换系数与射线能量的关系,计算了射线所包含的低频成分和高频成分的能量之比.结果表明,当分解尺度j=1时,对于地震信号,ln(Ω10/Ω11)的值一般小于3,对于爆破信号,ln(Ω10/Ω11)的值一般大于3. 相似文献
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深地震反射原始单炮数据是非平稳的弱能量反射信号, 信噪比较低. 如何提高信噪比一直是深地震反射数据前处理中的一大难题. S变换是一种适用于分析非平稳信号的时频变换方法. 同其他分析时变信号的方法相比, S变换的基本小波不必满足小波在时间域均值为零的容许性条件, 它的时频分辨率与分析信号的频率有关, 且其在时间域的积分可以得到傅里叶频谱,其反变换也简单. 因此, S变换容易表示深地震反射信号复杂的时频特性. 本文在S变换的基础上, 利用软阈值滤波方法对深地震反射数据进行处理, 实验结果表明, 该方法有效地提高了信噪比, 压制了有效频带范围内的混频干扰, 突出了弱反射信号, 使得波组信息更加丰富, 有利于连续追踪有效反射波组和识别薄地层, 特别是提高了深部Moho界面反射层位的分辨率, 为深地震反射剖面后续处理和准确解释奠定了基础. 相似文献
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随着山地和丘陵地震勘探环境的复杂化,传统的消噪方法已经难以有效地压制地震记录中的随机噪声.Shearlet变换是一种新的多尺度多方向的时频分析方法,具有良好的稀疏表示特性,并且在每个尺度进行方向分解,非常适合用于地震信号随机噪声的压制.但是传统的Shearlet变换去噪方法采用的是硬阈值,在抑制随机噪声的同时也消除了很多有效信号,使得去噪之后的地震资料出现虚假的同相轴,为了解决这一问题我们提出高阶加权阈值函数.高阶加权阈值函数不但整体上连续性较好,而且克服了硬阈值函数存在剧烈的变化的缺点以及软阈值在处理较大Shearlet系数总存在恒定偏差的问题,同时保留了传统的软硬阈值函数的优点.实验结果表明这种基于高阶加权阈值函数的Shearlet变换去噪的方法,可以有效的消除模拟地震信号和实际丘陵地带地震信号中的随机噪声,同时很好的保留有效信号的幅度. 相似文献
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利用小波变换研究地震勘探信号小波变换的过零点特性,本文提出了用小波变换的过零点特性和地震勘探信号相邻道的横向相关性提高信号分辨率和信噪比的新方法.该方法包括两个主要步骤:①利用相邻地震道信号具有很好相关性,而噪音相关性差的特点以及小波变换的过零点特性得到有效反射波同相轴随空间坐标的变化信息.②利用奇异值分解和最小二乘(SVD-TLS)方法沿同相轴对振幅进行多项式拟合去噪并增加信号高频提高信号分辨率. 相似文献
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地震勘探资料噪声压制及信噪比提高是整个地震勘探信号处理过程中的重要任务,随着地震勘探深度的增加及其复杂性,人们对地震数据质量的要求越来越高.勘探环境的复杂化使得采集到的地震资料中有效信号被大量噪声淹没,无法清晰辨识,严重影响后续的数据处理与解释.小波去噪是地震勘探中常用且发展较成熟的一种方法,但是其涉及到的阈值函数选取问题一直令人困扰,虽然已有多种阈值函数被提出,但仍存在各自的缺陷.本文利用小波分解在时域及频域良好的信号细节体现特性,引入模式识别中的非负矩阵分解(NMF)谱分离思想,针对小波系数阈值优化问题,提出了一种小波域图非负矩阵分解(GNMF)消噪算法.该方法首先在小波分解基础上,利用GNMF算法实现小波分解系数谱中信号分量与噪声分量的谱分离,然后通过反变换重构各分离子谱对应的子信号,最后利用K均值聚类算法将得到的多个子信号划分为信号类及噪声类,最终得到重构信号及分离噪声.合成记录和实际地震资料的消噪结果验证了新方法在提高信号与噪声分离准确性和精度方面的有效性,同时新方法避免了阈值选取造成的噪声压制不理想或有效成分损失问题.与小波消噪结果的对比及数值分析也说明了新方法在噪声压制及有效成分保持方面的优势. 相似文献
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地面磁共振是一种新的地球物理探测方法,能够通过探测地下水中氢质子丰度获取地下水含量、孔隙度等水文地质信息.然而,磁共振信号甚为微弱,仅达到纳伏级(10-9 V),极易受到噪声干扰.其中,尖峰噪声对磁共振信号影响最为严重,亟待研究有效的噪声抑制方法.小波多尺度分解硬阈值是近两年国际磁共振领域专家提出的尖峰噪声有效消除方法,但硬阈值算法设定阈值的固有缺陷会引发信号震荡,出现伪吉布斯效应,导致信号损失.基于此,本文提出压缩小波变换(Synchrosqueezing Wavelet Transform,SWT)和非线性阈值处理(Nonlinear Thresholding,NT)算法联合消除磁共振信号尖峰噪声干扰.首先选择Morlet小波作为基小波,使得信号与噪声数据具有更高的时频集中性,利于尖峰噪声消除.其次,基于压缩小波系数进行非线性处理,可以弥补利用硬阈值和软阈值进行噪声消除时所引起的信号损失.仿真数据和实际数据结果表明,SWT联合NT方法可以利用单次采集数据有效消除尖峰噪声干扰并还原信号.本文提出的消噪方法将为磁共振数据后续反演解释,如多指数弛豫反演,奠定坚实的基础. 相似文献
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多小波是对小波理论的一个新发展,它可以同时满足正交性、对称性、短支撑等良好的特性要求。文中介绍了多小波基本理论、多小波变换具体过程及预处理方法,提出了基于GHM类多小波变换的地震资料软阈值去噪方法,通过对合成数据和实际资料进行处理分析,表明多小波变换在有效压制随机噪声的同时,能较好地保留原信号的特征信息,是一种行之有效的去噪方法 相似文献
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Introduction The accurate gradual change style seismic phases identification is an older new question for discussion. Wavelet transform has good localization properties in time-frequency domain, and is a effective tool to analyze seismic signal which has been applied to detection of many kinds of signal, picture processing and other fields. When a kind of new signal stack up another kind of signal, more high frequency signal components will happen at onset time of new signal. Based on the wave… 相似文献
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基于地震渐变信号在起始点附近信号高频分量比较丰富,但信号幅度较小的特点,本文选取高斯线调频小波作为基函数,研究了不同小波参数和信号参数对其变换结果的影响规律,找出了直接利用变换峰值进行震相识别的误差来源,提出了一种从背景噪声中实现渐变地震震相识别的有效方法——定尺度小波变换比方法,给出了模拟数字信号和实际地震震相识别的实例. 相似文献
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