小波阈值去噪方法在重力资料处理中的应用

简要介绍了小波变换的基本理论与小波阈值去噪实现过程。通过单球体与双球体模型试验,探讨了阈值去噪时小波基以及分解层数的选择问题;最后利用小波阈值去噪方法,对某实测布格重力资料进行处理,有效滤除了随机噪声。去噪后计算的水平方向导数明显比去噪前直接计算的水平方向导数效果好。     

改进阈值的TI小波去噪法在MT去噪中的应用

在测量电场和磁场分量的过程中,由于地质因素、工频、人文干扰和其他外界因素以及观测系统所造成的干扰等,常常会使实际数据含有噪声,从而影响到视电阻率和相位的计算以及后续的正反演工作.为提高处理效果,在已有快速算法的基础上,将改进阈值的TI小波去噪法应用在大地电磁信号去噪中.利用该方法对大地电磁信号去噪,可以达到既有效去除噪声又较大程度地维持原始信号形态的目的.在对实测大地电磁数据进行去噪处理后的结果显示,该去噪方法使信号数据的突变现象得到有效的控制和减少,并使时间序列、视电阻率曲线和相位曲线的质量都有了明显的改善,因而具有较好的去噪效果.     

叠后地震记录分频去噪

主要叙述了叠后地震记录分频去噪方法原理。该方法可对叠后各时间场道集记录进行分频谱白化与一致性校正迭加，消除由于地表激发，接收不一致，倾角及表层因素引起的剩余时差和噪音对记录的影响，从而提高地震记录的信噪比和分辨率。通过对实际资料处理，应用效果明显。     

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。     

基于经验模态分解的曲波阈值去噪方法

针对曲波阈值去噪方法阈值选取单一造成的有效信号损失或随机噪声压制不完全的问题,笔者提出了一种基于经验模态分解的曲波阈值去噪方法。该方法首先对带噪信号进行经验模态分解得到一系列固有模态函数,根据每个固有模态函数所含噪声强弱的不同,选取不同的阈值分别对分解得到的含噪固有模态函数进行曲波阈值降噪处理;最后将去噪后的固有模态函数与不含噪声的固有模态函数进行信号重构得到最终压噪的结果。由于引入经验模态分解,对分解得到的不同含噪程度的固有模态函数,选取不同的阈值进行处理,这样能够有效减小直接曲波阈值方法阈值选取单一产生的问题。模型和实际数据试算表明,该方法在提高数据信噪比的同时,能够有效地保留有效信号,是一种相对保幅的去噪方法。     

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。     

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。     

分频振幅检测“亮点”型浅层气的方法研究及应用

渤中A油田浅层发育大量"亮点"型浅层气,此类气层的识别受调谐厚度的水层影响严重。针对该问题,笔者充分考虑气层、水层产生强振幅的主控因素的差异性,利用正演模拟,分析并总结了不同厚度的气层与调谐厚度的水层在不同分频体上的振幅能量响应规律,提出了利用分频振幅检测浅层"亮点"型气层的方法。将该方法应用于渤中A油田的浅层气预测中,取得了较好的效果,有效地指导了评价井位的部署,对渤海油田类似的气层预测研究具有一定参考价值。     

基于EMD去噪方法研究及其在地质勘探中的应用

论述了EMD分解的基本原理,研究了利用EMD分解进行信号去噪的方法.EMD把信号按照不同的特征尺度分解为不同频带的IMF分量,将含有噪声的高频IMF分量剔除,选择低频或者指定频带的IMF进行信号重构,即可达到去噪的目的.仿真信号与实测数据的处理结果都表明,该方法不但有效地去除信号中的确定性噪声和随机噪声,而且尽可能地保持了有效信号,减少了信号损失,提高了数据处理的准确性.     

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。     

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。     

基于低信噪比条件下新型Seislet变换的阈值去噪方法

Seislet变换是一种类小波变换方法, 主要根据小波基沿地震同相轴的局部倾角方向来分析数据, 其中, 局部地震倾角的表征是该方法的核心。局部倾角的求取方法有很多种, 但是往往在低信噪比的条件下存在着一些局限。根据共中心点道集中基于时距关系的地震倾角定义, 提出一种适应于低信噪比条件下的倾角求取方法。对比基于时距关系与平面波分解滤波器计算出的局部地震倾角, 结果证明, 该方法能更加准确地表征低信噪比条件下同相轴的倾角信息。将基于时距关系的局部地震倾角用于Seislet框架, 建立表征低信噪比数据的新型Seislet变换方法。在地震数据处理中, 引入语音信号中改进的阈值方法。结合新型Seislet变换, 提出阈值去噪方法, 此方法不但适于地震数据, 而且在提高信噪比方面也优于传统的阈值去噪方法。实际数据处理的结果验证了新型Seislet变换与改进阈值去噪方法的组合能够有效地解决低信噪比条件下的信号提取任务。     

地球化学数据去噪方法研究

在简要介绍移动平均,傅立叶变换和小波变换基本原理的基础上,比较了它们在地球化学数据处理过程中去除噪声效果的优劣,并应用于塔北雅克拉－轮台地区的地球化学勘探实际。研究结果表明,小波变换是一种理想的数据处理方法。     

FastICA在地震信号去噪中的应用研究

实际地震资料往往存在很强的随机噪声,干扰有效信号,有时甚至看不清同相轴,使地震资料品质大大降低。通过改进的FastICA方法对理论模型进行处理分析,得到良好的去噪效果,并且对实际地震资料进行处理,不仅能够有效地去除资料中随机噪声,而且能够保护有效信号,取得了良好的效果,表明改进的FastICA方法是有效的。     

LIFT去噪方法在低信噪比资料处理中的应用

传统去噪一般都是通过各种方法将原始数据分离为有效信号和噪声,从而达到去噪目的,在去噪的过程中,忽略了信号保真的处理原则,在去掉噪声的同时有可能也损害了有效信号。这里从传统去噪方法存在的问题入手,通过对传统去噪方法的原理分析,研究了LIFT去噪技术。LIFT去噪的核心是首先建立信号模型,然后将原始地震信号和信号模型相减,求得剩余信号。通过对剩余信号进行针对性的去噪处理,去除剩余信号中存在的噪声,然后再与信号模型进行合并重构,得到新的具有高信噪比、高保真的地震信号。将该方法在低信噪比地震资料处理中进行了实例测试,取得了理想的应用效果。     

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。     

裂陷盆地韧性伸展量计算模型及其在渤海湾盆地的应用

裂陷盆地在拉张过程中存在的韧性变形一直没有得到理论界的关注。两种常用的伸展量计算方法("地壳厚度变化计算法"和"断层平衡复原法")的巨大差异是由于盆地的韧性伸展分量导致的。本文建立了一套基于以上两种方法耦合应用的盆地韧性伸展量和断层滑移伸展量计算模型,并应用于渤海湾盆地。经计算,渤海湾盆地的韧性伸展量大约占总伸展量的40%左右,这是用"断层平衡复原法"计算的伸展量总是小于"地壳厚度变化计算法"计算的伸展量的真正原因。渤海湾歧口凹陷的伸展计算结果显示韧性变形速率与断层滑移速率呈正比关系,盆地在裂陷期不仅断层滑移剧烈,韧性变形速率也很大。     

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。