基于小波变换的脉冲类电磁噪声处理

在天然电磁场观测中,脉冲类干扰的存在,将使观测信号发生剧烈的波动,导致频率域中的阻抗估算结果发生严重的畸变。针对脉冲类噪声在小波域中的变化特征,利用迭代回归技术来分析和压制噪声。模拟与实测数据测试表明,改正前后信号能量损失小,相关性高,改正信号高精度地逼近原信号,可有效地消除脉冲类噪声干扰。      

强电磁干扰下磁共振地下水探测噪声压制方法研究进展

磁共振地下水探测方法因具有高分辨力、高效率、信息量丰富和解唯一等优点而备受地球物理工作者关注。近几年,该方法在正演模型和反演解释方面取得了显著的进展,在水文地质勘查方面的应用也进一步拓展。然而,磁共振信号极其微弱、对周围环境中的电磁干扰反映敏感,成为其应用的主要瓶颈。吉林大学地下水磁共振技术课题组针对噪声的产生机理及特性,对影响信号质量最严重的两类噪声--工频谐波噪声和尖峰脉冲噪声进行研究。本文综述了强电磁干扰下磁共振地下水探测噪声压制方法的研究现状及近期研究进展,包括磁共振信号的工频谐波噪声压制方法和尖峰脉冲噪声压制方法,简要介绍了实时参考消噪技术、独立分量分析技术、基于能量运算的尖峰噪声抑制技术以及基于同步压缩小波变换和自寻优非线性阈值补偿技术抑制电磁干扰的研究示例,展望了地下水磁共振探测噪声压制技术的未来发展趋势。     

二维小波变换与中值滤波联合去噪方法研究

由于随机噪声是一种频带较宽的干扰波,因此依靠单一的去噪处理方式往往难以获得清晰反映目标体的地震信息。小波变换能够较好的去除高斯噪声,保留有效波中、高频成分,提高记录的信噪比,但去除脉冲噪声的效果却并不理想;中值滤波具有良好的边缘保持特性,虽低频去噪声效果有限,但去除脉冲噪声效果明显。因此可利用二维小波变换与中值滤波优势互补的方法,进行叠前去噪处理,达到去除宽频随机噪声的目的。首先运用二维小波变换的理论,采用自适应门限阀值方法进行去噪,同时结合中值滤波方法联合去噪。模型与实际数据的应用效果表明,联合去噪方法可有效压制噪声能量、保留高频有效信号、提高地震记录信噪比与分辨率。     

基于聚类经验模态分解的地球天然脉冲电磁场时频与能量谱分析:以芦山M_S7.0地震为例

针对地球天然脉冲电磁场信号的非平稳、非线性特点,本文采用基于聚类经验模态分解(EEMD)提取信号时频特性的方法,有效获得了芦山MS7.0地震前地球天然脉冲电磁场信号的时频分布特性、瞬时能量谱、能量集中分布的频段、最大振幅对应的时频分布等特性。对比经验模态分解(EMD)的希尔伯特-黄变换(HHT)方法,EEMD有效抑制了以往EMD分解过程中所出现的模态混叠问题。文章还将EEMD和傅里叶变换、小波变换进行了对比研究。结果表明,对于非平稳的地球天然脉冲电磁场数据,采用EEMD分解的HHT方法更能反映出原始数据的多种固有特性,便于进一步了解地震前地球天然脉冲电磁场的特点。     

消除噪声的RNF图像融合算法

在多光谱遥感图像中有时也会存在较严重的随机点噪声的干扰，这种随机点噪声严重影响了地物光谱特征提取和识别的精度，降低了各种遥感定量分析方法技术的有效性。常用的遥感图像随机噪声消除或压抑方法是Fourier变换频率域方法和采用平滑模板对图像进行卷积处理的空间域方法，但它们往往会损失图像信息。文章探讨了消除或压抑噪声的图像融合方法，即RNF融合法。RNF融合算法先对参与融合的多光谱图像进行低通滤波，对全色波段进行高通滤波。然后将滤波后的全色波段与多光谱图像用HSI变换法进行融合，融合后的图像消除了噪声。     

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。     

混合Radon变换地震噪声压制的应用

如何有效地从地震资料中剔除相干噪声一直是地震勘探十分关心的问题,尤其是多次波的压制和消除。笔者采用相似函数压制端点效应和截断效应的混合Radon变换从地震剖面中一次性分离面波等线性噪声,再应用自适应滤波技术在Radon域识别并剔除多次波,并使用双曲Radon反变换计算获得有效反射地震信号。理论模型及实测资料试算结果表明,该方法对多次波压制效果良好,同时,应用混合Radon变换可简化数据中噪声压制处理流程。     

小波分析在矿井高密度电法数据处理中的应用

矿井高密度电阻率法数据由于受地电干扰、地形、接地电阻等因素的影响,通常会遇到具有一定水平尺度和垂向幅度的类似尖脉冲假异常。在数据处理过程中,对于高幅度和宽尺度的噪声,特别是与有用信息的幅度及尺度相近时,即使应用广泛的Donoho软阈值函数和硬阈值函数去噪,也存在着难以克服的问题。为此提出了一种基于线性软阈值的去噪方法：根据噪声尺度确定分解层数,而每一层的阈值则采用线性函数确定。通过实测资料分析可知,这种方法能有效地消除高频随机噪声和特定尺度的噪声,尤其是在处理类似尖脉冲的噪声信号时有较好的效果,同时又能较好地保持原有地质信息。     

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.     

可控震源记录中的脉冲噪声分析

噪声分析一直是地震资料信噪比得以改善的重要基础方法。可控震源向地下输入瞬时低能量信号, 易受到可控震源系统内部以及背景中的瞬时脉冲噪声(如电噪声、震动噪声等)的干扰。用于提取有效信号的相关检测方法将脉冲噪声的干扰范围扩大, 严重影响了对可控震源有效信号的提取。为了从理论上分析脉冲噪声对可控震源相关记录的干扰, 通过仿真实验, 系统分析了单点脉冲和多点脉冲噪声对相关记录中可控震源信号的干扰程度和特点。结果表明, 可控震源相关记录中的信号主要受脉冲噪声强度、所在时间位置以及可控震源非相关记录脉冲点数比例三方面因素影响, 脉冲噪声所占记录的比例大于2.5%且平均强度高于100时, 相关检测后的可控震源信号会完全被噪声淹没。