减小离散误差的时频峰值滤波算法

提出减少时频峰值滤波分段点处阶跃误差的改进方法。经过研究时频峰值滤波在频率调制和时频平面峰值滤波时产生的离散误差以及尺度变换方式,发现分段点处阶跃误差与离散傅里叶变换的长度成反比,且与零点在尺度变换后产生的不确定值有关。提出基于定零点尺度变换的时频峰值滤波,在信号尺度变换时将零点变换到瞬时频率区间上的固定值,使各段时频峰值滤波零点偏移量一致,从而消除分段点处的阶跃误差。仿真实验和实际地震信号时频峰值滤波处理结果表明,改进的时频峰值滤波算法能够有效消减随机噪声,减少分段滤波在分段处的阶跃。     

微地震监测数据时频域去噪方法

原始微地震监测数据的信噪比相对较低,监测数据品质决定了微地震有效信号的定位精度,提高监测数据信噪比是微地震处理的关键环节。改进S变换对窗函数进行能量归一化处理,解决了常规S变换时频谱中频率定位不准的问题,具有更高的时频分辨率精度。利用改进S变换的良好二维时频域聚焦特性,设计时变的二维时频域滤波器,将时频域去噪方法引入到微地震监测数据的去噪处理中。利用改进S变换对微地震监测数据进行时频分析,能够更加准确地分析不同信号分量的振幅能量以及频率随时间的变化情况,实现微地震有效信号分量与噪声干扰分量的有效分离。通过合成模拟信号和实际井中微地震监测数据的试处理和对比分析,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于广义S变换时频滤波的MT数据去噪

针对油气勘探中大地电磁(MT)数据易受各类干扰的污染,且信噪难以分离的问题,把基于广义S变换的时频滤波技术应用于MT数据处理中来,得到MT数据的S域时频分布,分析受噪MT数据在S域的时频分布特征,再在S变换时频域进行时频阈值去噪,并对滤波后的S域时频谱进行逆变换重构,分离得到去噪后的MT数据。给出了基于广义S域时频滤波的方法原理与应用步骤,对被污染的仿真和实测MT数据进行了时频阈值滤波,并与小波阈值去噪方法进行了比较研究。结果表明：基于广义S变换的时频滤波方法可有效抑制MT数据中的干扰,从噪声信号中分离出有效的大地电磁数据,且减少了人为参与,提高了MT勘测的数据质量。     

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     

基于小波变换的分频最小光滑滤波去噪

在地震勘探中,随机噪音是一种频带较宽,严重影响有效波信噪比的干扰波。一般的去噪方法有:f-x、w-x、f-x奇异值分解等,但这些都只考虑横向上随机噪音的不相关性,而在一维方向上研究甚少。小波变换是一种时频分析的方法,根据它的分频和局部分析能力,结合一维方向上去噪的光滑滤波,就能有效地消除随机干扰,且保证了有效波的中、高频成份,经过小波包重构,可恢复有效波信号。该方法在去噪方面是十分有效的。     

小波变换去噪方法研究

作者在本文中就如何利用小波变波消除噪音干扰的方法进行了研究。针对地震资料的特点提出了消除相干干扰的具体计算方法，即将地震资料用小波变换分频处理，针对干扰与有效波共存的频段波场，利用自动追踪找出相干干扰的方向，再用中值滤波恢复相干波场，即从共存的波场中分离出来，再对它进行小波反变换即可重构相干干扰，最后从原始记录中消去它，以获得所需要的有效信号。几个地区的试算表明该方法的有效性，文中最后列出了这些试算中的一个例子。     

基于小波变换的矿山微震信号滤波方法研究

基于小波变换的多尺度分析思想,针对矿山微震信号具有频带较宽、谱成分丰富的特性,提出了对不同频率范围的信号和噪声进行滤波处理的方法.利用该方法可将噪声与信号分离以及将不同频段信号分解,从而达到滤波的目的.实验结果表明,该小波变换方法能够有效去除微震异常信号的噪声,可应用于微震信号的预处理.     

基于小波变换的分频最小光滑滤法去噪

在地震勘探中，随机噪音是一种频带较宽，严重影响有效波信噪比的干扰波，一般的去噪方法有：f-x、w-x、f-x奇异值分解等，但这些都只考虑横向上随机噪音的不相关性，而在一维方向上研究甚少。小波变换是一种时频分析的方法，根据它的分频和局部分析能力，结合一维方向上去噪的光滑滤波，就能有效地消除随机干扰，且保证了有效波的中、高频成份，经过小波包重构，可恢复有效波信号，该方法在去噪方面是十分有效的。     

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。     

地震信号的时频分析方法

阐述了S-变换的概念及其性质，通过合成的非平稳时间序列，将四种时频分析方法进行比较，从而显示出S-变换具有较高的时间—频率分辨率。以时频分析的一些应用实例，说明时频分析在地震信号处理中具有广阔的应用前景。     

用MATLAB 实现地震数据的小波变换

小波变换借助于时－频局部分析特性，已经成为地震资料处理中的一种重要工具。作者在阐述其基本原理后，讨论了如何选择小波基（函数），并利用MATLAB语言及小波工具箱，实现了SEG－Y格式地震数据文件的小波分析，取得了令人满意的效果。     

井间地震串联滤波波场分离方法

本文根据井间地震波场响应以及多种波场分离方法的性能，采用基于Ｋ－Ｌ变换的特征向量滤波与中值滤波相结合的串联滤波方法分离井间地震观测到的上、下行反射波。数值计算结果表明：在波场分离过程中，由于同时综合考虑了地震波能量主分量分布以及反射波同相轴时差两个参数，使得分离效果明显、处理更为简便，具有滤波特征矢量的选取条件更为宽松、无需精确确定拉平轴的时间等特点。     

地震资料处理中的Radon变换及反Q滤波

Radon变换利用信号的横向相关性和信号根幅随炮检距变化的特征,提取有效反射信号同相轴,同时提取的零炮检距地震剖面,保留了地震记录的高频信息,达到了提高分辨率的目的。叠前反Q滤波是以FUTTERMAN衰减模型为理论基础,校正地震子波相位拉伸,补偿地震波频率和振幅的损失,达到提高地震资料分辨率和信噪比及改善同相轴连续性的目的。     

基于稀疏变换的地震数据重构方法

缺失地震数据重构恢复是后期地震资料处理取得良好效果的前提.笔者通过研究稀疏变换(F-K变换、Curvelet变换)与最近流行的压缩感知理论,将两者结合起来,建立基于稀疏变换的地震数据重构模型.F-K变换是将地震数据由时间—空间域变换到稀疏域频率—波数域,Curvelet变换由于其良好的方向性、局部性以及各向异性,能够将地震数据进行更优的稀疏表达.基于重构模型,分别采用这两种稀疏变换对地震数据进行重构,并且比较两者的重构效果,证实Curvelet变换重构效果优于F-K变换.最终通过Marmousi2模型以及实际地震资料处理分析,证明该重构模型的正确性和有效性.     

二维离散小波变换在磁测资料处理中的应用

恰功铁矿是近几年新发现的矿山,矿体的形态、大小、走向、位置、产状、边界等几何特征还没有清楚的认识。为了弄清这些问题,笔者通过小波多尺度分析理论模型数据和实测数据进行分解处理,对比了向上延拓和小波多尺度分析方法在磁测资料处理中的应用效果,证明了磁异常小波多尺度分解方法对矿山的深部找矿具有积极的作用。     

测井数据小波变换用于准层序研究

层序界面的识别及其内部特征是层序地层学研究的关键问题。准层序地层单元的分界面上物理性质变化明显,测井曲线表现为突变,测井数据小波变换能够表征这种突变。以东营凹陷某井为例,选取高斯小波对SP测井数据进行小波变换,得到时频色谱图和不同尺度上的小波系数曲线。选定最佳分解尺度后,依据该尺度下小波系数模极值的位置能准确识别出准层序界面。并利用测井多尺度分析方法对不同井段GR测井曲线进行分析,得到不同尺度下的低频和高频信息能够识别出准层序内部的沉积旋回类型,建立了相应的频谱响应特征。这些探索为层序界面的定量划分及其内部特征研究提供了一种新的思路。     

地震勘探资源频率域叠加方法研究

在叠前共深度点道集内各地震道的动、静校正误差很小的情况下，地震资料时间域水平叠加方法有较好的叠加结果。但是，如果动、静校正的误差较大时，叠加效果将受到影响，即叠后振幅和分辨率都会降低。因此，提出一种频率域叠加方法。该方法既具有常规水平叠加方法能提高信噪比的优点，又能将共深度点道集内的走时时差消除，达到内相叠回的目的。几个比较叠加方法效果的有噪CDP道集叠加的例子证明了该方法的效果。     

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。     

利用B样条小波变换提高地震信号的分辨率

介绍了小波变换的基本原理；利用二阶Ｂ样条函数为小波基，构造了尺度函数和小波函数。通过实际资料证明，小波变换综合考虑了地震信号的时域和频域特征，可获得不同频带的地震剖面，提高地震资料的分辨率。