小波分析在航空放射性谱数据处理中的应用

在航空放射性数据处理过程中引入小波分析技术,可得到较传统数据处理方法更为真实、理想的谱数据。研究结果表明:处理后的谱数据能准确识别主能量窗以外的航空放射性谱数据中所包含的微弱信息,从而获得有关研究对象的更多信息;在航空放射性环境测量中,能够正确有效地提取谱数据中低能谱的信息,提高对人工放射性核素的分辨能力。     

小波分析在Mandamah地区的物探数据及其铜矿预测中的应用

利用小波变换对澳大利亚新南威尔士Mandamah地区所测得物探数据EM38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：小波分析方法在物探数据处理中可以起到独特的作用与效果。该方法还适用于其它地质数据和矿床,具有普遍的意义。     

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。     

采用ANFIS降低GR-660车载γ能谱测量数据的统计噪声

统计噪声是影响弱信息提取的重要因素.基于MATLAB语言编制的自适应神经网络模糊系统(ANFIS)程序,对2006年在航放标准模型上的车载γ能谱测量标定数据和满洲里地区的车载γ能谱测量数据进行处理的结果表明,该方法极大地减小了标准偏差,相当于探测器体积增加22～1151倍,增强了γ能谱的弱信息,有效地提高了探测精度.     

航空瞬变电磁数据背景场去除研究

与地面瞬变电磁法相比,航空瞬变电磁法受不同的噪声类型影响较大,如天电噪声、运动噪声等,并且背景场对数据的影响也是不可忽略的。由于背景场中含有一次场信息,使得背景场幅值远大于含有地质信息的二次场信号。为较清晰地获得地下电性结构,需找到可以高效去除背景场的方法。本文提出利用线性插值方法来对背景场问题进行研究。首先,获得前、后高空飞行的测线数据,经过叠加、平均计算得到叠加周期内相同采样时间道的响应值,然后,利用插值原理针对每个采样时间道建立一个插值函数,最后,根据飞行时间来计算工区每条测线上采集数据的背景场值,从而达到去除背景场的目的。实测数据背景场去除的算例表明,该方法可较好地去除背景场对二次场异常的掩盖,去除后可较清晰地判断异常出现的位置。时间域航空电磁数据预处理包含较多处理模块,该方法的提出为高效的数据处理奠定了基础。     

可地浸砂岩型铀矿床航放弱铀异常研究及其找矿意义

认真研究新疆伊犁盆地南缘511、512两个已知可地浸砂岩型铀矿床的航放数据,发现矿体上方均存在微弱的航放铀偏高显示,由此提出了可地浸砂岩型铀矿床“弱铀异常”的新概念。基于地气运移机制和氡的接力迁移理论,探讨了“弱铀异常”的形成机理,介绍了航放弱铀异常的提取方法,指出高精度航放方法完全能探测到“弱铀异常”。弱铀异常可以作为一种直接标志信息运用于前期成矿预测。     

基于FFT分形滤波的地球化学异常信息提取

本文尝试采用多重分形方法分析地球化学数据作快速傅里叶变换后的功率谱数据,确定区域背景和局域背景的截止频率,并使用此频率对原始数据分别做低通滤波处理以提取异常信息.传统统计方法确定的异常范围最大,且在测区东部出现了一条南北走向的异常区,主要原因是前期对原始数据进行了迭代剔除,异常下限的确定并非由全部数据而是由背景数据确定;区域背景提取由于背景值是动态的,可以还原测区地球化学场的空间结构,提取的异常范围更小,浓集趋势更明显;局域背景提取的异常由于受高背景值控制,出现在测区东部的异常消失,异常范围和强度也均不及区域背景提取的异常大.     

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.     

小波去噪在地震信号处理中的应用

在地震信号处理的若干环节中,将有效信息从含有噪声的干扰背景中提取出来,进而提高地震数据信号的信噪比和分辨率成为地震信号处理的关键一步。利用小波变换方法可对地震信号进行去噪,更准确地将有效信号和噪声区分开来,并可在最大限度去除噪声的同时,尽可能多地保留有效信号。本文结合小波变换的阈值去噪方法,探讨小波变换技术在地震信号去噪中的应用。     

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。     

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。     

遥感数据及航放、航磁数据处理浅析

以某区遥感数据、航放数据和航磁数据处理为例,阐述了遥感数据处理的基本思路、波谱特征分析及采用的处理方法;探索了遥感数据与航放数据、航磁数据融合的处理方法;分析了其处理成果的地质意义。它不仅对研究区地质环境研究及铀矿找矿具有一定意义,而且对其他地区的应用也有参考价值。     

小波变换在位场资料去噪和位场分离中的应用

根据小波变换的原理,研究了小波阙值去噪方法和位场分离方法在某实测布格重力异常的应用及效果。多矩形棱柱体模型试验表明:选取合适的小波基和小波参数,可以更好地提取出重力异常中的有用信息,为下一步在实测重力数据中的应用提供理论基础。实测布格重力资料处理结果表明:基于小波变换的去噪方法和位场分离方法,能够较好地去除随机噪声,更好地区别出局部异常和区域异常,提高数据处理与解释中有用信号识别的精度。     

小波分析在TEM资料处理中的应用

针对瞬变电磁信号频带宽、动态范围大、晚期信号弱的特点，常规的滤波方法难以取得好的效果，提出应用多尺度小波分析进行瞬变电磁信号的去噪处理。实测资料的数据处理结果表明，小波分析能有效地区分有用信号与干扰噪声，是一种瞬变电磁信号去噪的可行实用的方法。并详细阐述了瞬变电磁信号的特点及小波去噪的原理。     

放射性勘探探寻油气藏的试验效果

对应用放射性直接探寻油气藏勘探试验所取得已知油藏区的资料进行了综合分析。总结了油气藏上方放射性异常的规律;探讨了放射性异常与油气藏的关系。对放射性异常的数据处理方法及应用放射性方法探寻油气藏的应用效果进行了剖析。指出:在实际应用中,氡浓度测量在勘查油气藏方面比伽玛能谱总量和伽玛能谱具有较好的应用效果。     

航空地球物理勘探资料微调平处理

航空物探测量中测线间水平往往存在差异,表现为沿测线方向的条带。调平处理旨在减少或消除测线间的水平差,是航空物探资料处理中的关键,对航空物探资料处理和解释具有重要作用。笔者以实际的航磁资料处理为例,详细介绍了航空物探资料微调平处理的原理与实现。微调平处理中首先通过方向滤波从原始资料中提取噪声网格,并按飞行测线提取噪声网格中的数据并分离有用的地质信息,最终将分离后的测线水平误差从原始资料中去除得到调平后资料,以此实现航空物探资料的微调平处理。同时,针对资料处理中遇到的诸如滤波器选取、异常分离阈值确定、最终调平效果检验等实际问题进行讨论,这对理解微调平并应用于实际资料处理均具有意义。     

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。     

考虑气象因素影响的大坝监测沉降小波分析

为了消除大坝沉降监测数据受温度、湿度及光照等气象因素及外界不确定因素的噪声响应,提出考虑气象因素影响的大坝监测沉降小波分析方法。首先建立原始监测数据与各气象因素的函数关系,进而消去气象因素对坝体沉降的影响,然后采用小波分析对监测数据进行去噪处理,最后得到大坝真实的荷载响应沉降曲线,为大坝稳定性评价提供依据。实例应用表明,考虑气象因素影响的大坝监测沉降小波分析方法能有效地去除气象因素及外界不确定因素引起的噪声响应,比小波直接去噪法效果更佳,与数值模拟计算值能较好地吻合,具有更好的实际应用价值。     

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