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海洋区域地质调查中,单道地震勘探以其高分辨率、方便快捷等优点成为揭示浅地层地质构造的重要手段之一.结合前人研究成果并出于保护信号的完整性,对低频部分的噪声采用带通滤波进行滤除,而对高频信号中的随机噪声采用小波阈值去噪方法进行压制处理.在小波阈值去噪过程中,通过比较选用最佳小波基函数sym5对地震剖面进行三层小波分解.结果表明:两种阈值去噪方法在带通滤波的基础上进一步提升了剖面的质量,使得反射层面变得连续可追踪.软阈值去噪滤掉了剖面上的较多信息,去噪效果较为彻底,硬阈值去噪则保留了较多的细节信息. 相似文献
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一种改进的小波阈值去噪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的小波阈值去噪方法,构造了一个新的阈值函数。与传统的硬、软阈值函数相比,该阈值函数克服了硬阈值函数不连续的缺点,且同软阈值函数一样具有连续性,便于进行各种数学处理;同时还克服了软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷,它具有硬、软阈值函数不可比拟的灵活性。仿真结果表明,新的阈值函数的去噪效果有效抑制了在信号奇异点附近产生的Pseudo-Gibbs现象,无论是在视觉效果上,还是在信噪比增益上均优于传统的硬、软阈值方法。 相似文献
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首先介绍了小波阈值消噪的基本原理,认为小波阈值消噪的性能受三方面因素的影响:(1)小波母函数的选择;(2)阈值方法的选择;(3)阈值函数的选择.为了寻找小波母函数、阈值估计和阈值函数的最优组合,文中以实测海洋磁力测量数据为背景,采用小波阈值法进行消噪,把得到的磁异常值作为"真值".仿真了波浪噪声和随机噪声并加入到"真值"磁异常中,作为噪声磁异常.在此基础上采用两种小波族系(Symlets,Daubechies)、四种阈值选取方法和软、硬阈值函数对噪声磁异常进行了基于小波变换的消噪计算,客观分析了不同组合方法的消噪精度和可靠性.实际计算结果表明:对磁异常突变点较多且分布杂乱的测线进行消噪,Sym6、软阈值函数、混合阈值或基于Stein无偏似然估计消噪效果最好;对磁异常突变点少且大部分光滑的测线进行消噪,db7、基于Stein无偏似然估计和软阈值函数的消噪效果最好. 相似文献
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本文提出一种针对非平稳水声信号的改进WOA-VMD小波阈值去噪方法,首先,引入余弦收敛因子和自适应权值提升鲸鱼优化算法(WOA)的精度,然后利用WOA选取水声信号变分模态分解(VMD)的最佳参数组合。引入一种可调阈值函数克服传统阈值函数量化过程的缺陷,考虑到不同分解尺度下噪声小波系数的衰减特性,采用分层阈值法对有效信号分量进行去噪处理。通过仿真实验和实测数据的降噪分析,证明了该方法的有效性和应用价值,新方法的去噪性能优于其他方法。 相似文献
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为有效提取噪声背景下的海杂波信号,针对海杂波信号非线性非平稳的特点,提出基于小波阈值算法对实测海杂波数据去噪。在噪声水平未知条件下,提出基于噪声主要在高频段且能量较小、信号主要集中在低频段思想的噪声判断准则。为验证小波去噪效果,将该算法对含有噪声的海杂波实测数据进行去噪,采用均方差和降噪信号信噪比两项指标衡量去噪效果,并与均值和中值等去噪方法对比,小波算法在这两项指标均优于其他算法;此外,实验结果还表明,db2小波在双曲线阈值函数和HeurSure阈值模式下优于其他小波去噪效果。 相似文献
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《中国海洋大学学报(自然科学版)》2021,51(12)
水下极低频电磁信号探测在深远海探测领域应用前景广阔,然而极低频电磁信号易受海流运动感应电磁噪声影响,为了拓展极低频电磁探测在海洋中的应用,需要通过信号处理的方式压制噪声,提高信号信噪比。小波分析具有多分辨率分析及时频局部化的优势,适于处理海水运动感应电磁噪声等非平稳信号,本文将海流感应电磁场特征引入小波分析中,基于正演模拟及小波系数分析确定阈值的小波阈值去噪方法压制噪声,利用合成的包含大地电磁信号、海流感应电磁噪声的极低频信号进行实验,并利用南黄海海域电磁信号探测试验数据进行验证。研究结果表明,噪声压制后的极低频信号信噪比明显提高,信号在时频域识别能力得到改善。 相似文献
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波形分解是机载测深LiDAR数据处理的关键环节,为水深计算、底质类型反演和水体浑浊度分析等提供基础信息。针对传统测深LiDAR波形分解算法受噪声干扰严重、对微弱及叠加信号分解不准确的问题,提出一种新的波形分解算法。对原始波形经小波滤波后,计算滤波前后尾段波形的差异,估计回波信号的噪声;利用高斯模型,从原始波形数据中不断分解出经LM算法优化参数后的波形分量,直到剩余波形中最大峰值与优化后的参数小于一定阈值。通过南海实测数据进行验证,实验结果表明:该算法分解弱回波能力强,不论在浅水(回波发生叠加)还是深水,其分解精度均优于传统算法。 相似文献
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常规广义S变换采用固定的高斯窗参数,在时频分析时不能够兼顾高低频端的信号,同时标准S逆变换在时频域滤波时会产生滤波噪音。本文提出了基于变频率高斯窗的广义S变换,同时改进了S逆变换公式。该方法不仅提升了信号时频谱的聚焦度,而且还消除了滤波噪音。通过计算包含随机噪声干扰信号的瞬时信噪比阈值,然后根据不同阈值有针对性的选择压制随机噪音的处理策略。合成数据和实际地震数据处理结果表明,该方法能够有效的压制随机噪音,提高地震数据信噪比。 相似文献
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