S变换的时频分析特性及其改进

地震信号具有非线性、非平稳的特性,用时频分析的方法处理地震信号,可以最大限度的保留原始信息,也可以较为精确地分析数据的时间、频率特征.现阶段应用于地震数据处理的时频分析方法主要有:短时傅里叶变换,小波变换和匹配追踪算法等等.S变换是近几年发展起来的一种新的时频分析方法.S变换结合了短时傅里叶变换和小波变换的优点,具有相...     

广义S变换地震信号时频分析

广义S变换继承和发展了S变换的优点,其引入了λ、p两个参数,对S变换中固定的基本小波进行了推广和扩展,使得其时窗更灵活多变,在一定程度上提高了非平稳信号分析处理的时频分辨率。通过线性调频信号模拟测试对比,证实了广义S变换的信号聚焦能力明显优于S变换,能够更好地刻画信号的局部特性。最后,以某区二维单炮地震数据为例进行了地震信号的广义S变换时频分析,取得了良好效果。     

常用时频分析方法在数字地震波特征量分析中的应用

地震波属于非平稳信号,传统的傅立叶变换因缺乏信号局域性的信息而无法对非平衡信号进行全面描述.对此时频分析是有力的分析工具.本文简介了短时傅立叶变换(STFT)、S变换、CWD分布、ZAM分布四种时频分析方法,通过对算例及实际地震信号的分析,总结出这四种时频分析方法在分辨地震波中的应用效果及优缺点.     

同步挤压广义S变换在南海油气识别中的应用

受窗函数的影响,短时傅里叶变换、小波变换、S变换等传统时频分析方法的分辨率不高.为了提高信号时频变换分辨率,发展了同步挤压小波变换算法;该算法将信号的时频谱值向其中心频率位置挤压,改善了信号时频分析结果,使得信号时频分辨率得到了很大的提升.但由于传统算法时窗固定,处理缺乏灵活性;因此,本文对S变换窗函数进行扩展,提出了同步挤压广义S变换.通过自适应窗函数挤压信号在S域的时频谱值,提高了算法的灵活性和时频分析聚焦能力.运用同步挤压广义S变换对南海某工区实际地震数据进行分频处理,结果显示含油气层能量随着频率的增加而逐渐衰减.因此,使用同步挤压广义S变换对地震数据进行分析处理,不仅可以对储层含油气性进行准确的检测,还可以对地层进行精确的标定.     

基于S变换的随机噪声压制方法

S变换是近年来发展起来的一种时频分析方法,本文首先通过设计理论模型测试S变换对非平稳信号的分辨能力,然后将S变换引入对地震资料随机噪声的压制中去,测试了S变换压制随机噪声的效果．研究表明：S变换是一种有效的时频分析方法,并可以很好地压制叠前地震资料的随机噪声．     

基于S变换的软阈值滤波在深地震反射数据处理中的应用

深地震反射原始单炮数据是非平稳的弱能量反射信号,信噪比较低.如何提高信噪比一直是深地震反射数据前处理中的一大难题.S变换是一种适用于分析非平稳信号的时频变换方法.同其他分析时变信号的方法相比,S变换的基本小波不必满足小波在时间域均值为零的容许性条件,它的时频分辨率与分析信号的频率有关,且其在时间域的积分可以得到傅里叶频谱,其反变换也简单.因此,S变换容易表示深地震反射信号复杂的时频特性.本文在S变换的基础上,利用软阈值滤波方法对深地震反射数据进行处理,实验结果表明,该方法有效地提高了信噪比,压制了有效频带范围内的混频干扰,突出了弱反射信号,使得波组信息更加丰富,有利于连续追踪有效反射波组和识别薄地层,特别是提高了深部Moho界面反射层位的分辨率,为深地震反射剖面后续处理和准确解释奠定了基础.     

时频域油气储层低频阴影检测

为了准确刻画地震信号的局部层次结构,实现高效率的三维地震资料瞬时谱分解,检测油气储层的低频阴影,构造了广义S变换.广义S变换通过引入两个参数,改造S变换的小波函数,使其小波能根据信号处理的具体应用需要而调整.模型信号的仿真发现,广义S变换具有更加优越和灵活可调的时频聚集性能.文中分析了低频阴影的机理,并利用广义S变换对三维实际地震资料进行了瞬时谱分解,它不仅能检测油气储层的低频阴影,而且可以刻画油气储层的岩性边界和空间展布,减小油气储层检测的多解性.     

频谱成像技术研究进展

频谱成像技术是近年来发展起来的一项基于频率谱分解的储层特色解释技术,是地震属性分析中重要组成部分.频谱成像技术具有在空间横向上分辨率高的特点,是一种利用三维地震资料的多尺度信息对储层进行高分辨率成像、检测储层时间厚度变化的工具.地震数据振幅谱可以识别地层的时间厚度变化,相位谱可以检测地质体横向不连续性,在确定油藏边界、计算地层厚度方面比传统地震属性研究方法具有更大的优势.频谱成像技术的核心模块是信号的时频分析,本文回顾了频谱成像技术的基本概念和目前在频谱成像中广泛应用的时频分析方法,简单介绍了几种新的时频分析方法:广义S变换和改进的匹配追踪算法.     

广义S变换域有色噪声与信号识别方法

为研究广义S变换域有色噪声与信号识别问题,首先推导白噪声在S变换和广义S变换下平均功率谱的统计规律,白噪声的平均功率谱与频率呈线性关系. 然后从理论上定性分析一般的有色噪声功率谱的分布特性,得出在广义S变换域有色噪声的功率谱服从自由度为2的χ2分布的规律, 并用Monte Carle方法进行了验证. 在上述工作基础上,本文提出了利用噪声和有效信号统计特性的差别,在广义S变换域中区分噪声和信号的方法,并用模型数据证明了方法的有效性.     

基于S变换的山西地区不同地震事件频谱特征分析

应用S变换和广义S变换获得山西地区地震、爆破、塌陷的时频特征,结果表明,S变换可显示不同地震事件较完整的时频分布信息,广义S变换对事件在具体频率的分辨率上有明显的提高,结合两种方法可得到对应事件较完整的时频特征。综合分析认为,地震的震源机制较复杂,高频能量丰富,地震频谱频带范围较宽,一般在0～20 Hz左右,高频成分较多,峰值多在10 Hz;爆破的震源简单,一般主要产生在P波群,爆破的频带较窄,一般在0～10 Hz,频率偏低,一般在3～4 Hz左右;塌陷属于瞬时压缩源,能量释放时间短,波的传播路径简单,频带窄,集中于0～10 Hz,主频率集中在0～3 Hz。     

广义S变换及其在大地电磁测深数据处理中的应用

广义S变换是一种优于短时窗傅立叶变换和小波变换的时频分析方法,利用广义S变换能够准确定位大地电磁资料中存在的噪声,通过定义时频窗对噪声进行滤除,从而明显提高阻抗视电阻率与相位的估算质量.本文基于S变换和大地电磁测深资料处理的基本原理,研究了基于广义S变换的大地电磁测深资料的处理流程和方法.对理论模拟信号及实测大地电磁场时间序列数据的处理,证实了方法的有效性.     

基于改进的广义S变换的低频吸收衰减梯度检测

本文利用一种改进的广义S变换对地震波进行时频分解,求取地震波低频段时频谱的吸收衰减梯度,并与利用传统的广义S变换得到的高频段及低频段的吸收衰减梯度进行对比,以期更好地指示油气.理论推导、数值模拟及实际应用结果表明:基于改进的广义S变换的低频吸收衰减梯度可与传统的广义S变换得到的高频吸收衰减梯度相互佐证,更好指示油气.     

S变换谱分解技术在深反射地震弱信号提取中的应用

在深反射地震资料处理中,当来自深部的有效弱信号和噪声干扰频带差异较小且难以区分时,传统滤波方法的应用会受到限制.谱分解方法是一种使用离散傅里叶变换,基于信号的频率-振幅谱等信息生成高分辨率地震图像的方法,通常用来识别介质物性横向分布特征,处理复杂介质内频谱变化和局部相位的不稳定性等问题,包括定位复杂断层和小尺度断裂等.S变换作为一种新的时频分析方法,具有自动调节分辨率的能力,近些年来被广泛应用到勘探地震、大地电磁等数据处理中,逐渐成为地球物理方法中噪声压制的有效方法之一.与常规石油反射地震资料相比,深反射主动源地震为了探测深部结构信息,常采用大药量激发方式、长排列观测系统等,导致深部有效信号基本湮灭在噪声干扰之中.针对深反射数据特点,本文结合谱分解和S变换技术,首先设计了简单的脉冲函数实验数据,证实S变换方法的有效性,同时说明谱分解方法的效果受所用时频分析方法影响较大,而其中决定分辨能力的变换窗函数的选取尤为重要.在此基础上,分别应用到深反射地震资料的单道和叠加剖面实际数据上,对比分析了传统变换谱分解和S变换谱分解的应用效果,单道资料对比结果表明:相比传统谱分解,S变换谱分解方法具有自动调节分辨率的能力,能够精确的标定深反射地震资料中弱信号不同时刻的频率分量;叠加剖面资料应用结果表明:由S变换谱分解得到的剖面结果与其他谱分解方法结果整体上具有较高的一致性,同时清晰地刻画出原叠加剖面上被噪声湮灭的低频细节特征,提高了剖面的分辨率及同相轴连续性;对比结果明显看出,Gabor变换谱分解方法得到的结果同相轴较为破碎,分析原因认为这是由Gabor变换的时频分解方法的定长窗函数所致,窗口大小不会随着信号频率的变化来调节长度,只能在处理的过程中根据一定的记录长度范围选取窗函数参数,而S变换谱分解方法在窗函数的选取时,通过时变信号的局部频率特征自动调节窗口长度,能够更好的刻画各个频段的细节特征,在深反射剖面成像应用中效果尤为明显.本文结果表明S变换谱分解技术在深地震叠加剖面上的应用有效地提高了来自深部弱反射信号的信噪比和分辨率,并刻画出了叠加剖面上所不具有的低频细节特征,在实际深反射地震资料处理中能有效保护低频弱信号获得更好的成像效果.本文为深地震反射资料中弱信号的保护处理找到一种有效的方法.     

基于广义S变换的大地电磁测深数据处理

S变换是一种优于短时傅里叶变换和小波变换的时频分析方法.采用广义S变换进行大地电磁场时间序列频谱分析,一方面能够提高对电磁噪声成分的时间定位能力,便于实现电磁噪声的滤波处理;另一方面可以增加频谱系数的个数,从而改善大地电磁阻抗张量元素的统计特性.本文从广义S变换和大地电磁测深数据处理方法的原理出发,给出了采用叠加窗函数的离散广义S变换形式,讨论了广义S变换窗口宽度比例因子、窗口宽度与可提取频谱系数个数之间的关系,定义了利用离散广义S变换时频谱计算大地电磁场分量功率谱公式;在此基础上,研究了基于S变换时谱频的大地电磁测深数据ROBUST处理方法.最后,通过实测资料进行方法检验,结果表明本文方法比短时傅里叶变换处理效果更好,并且有利于识别和压制电磁噪声.     

几种时频分析方法比较

地震信号由于各种原因,往往是一种非线性、非平稳信号,基于平稳信号理论的常规傅立叶变化方法不能刻画任一时刻的频率成分.时频分析能同时保留时间与频率信息,目前已经出现了很多时频分析方法.本文介绍了Hilbert变换、Hilbert-Huang变换、正弦曲线拟合、雷克子波匹配、短时傅立叶变换、小波变换、S变换以及Cohen类这八种方法,并从时间分辨率、频率分辨率,以及对多频率成份信号适应能力等各方面阐述了各种方法的优缺点,对其中的一些方法结合了理论记录进行了试算,进一步阐述了这些方法的长处和不足之处.     

基于解析信号重构的同步挤压小波变换的时频谱影响因素分析

受测不准原理的制约,小波变换、S变换等时频分析算法无法同时获得高时间分辨率和高频率分辨率。为了满足更高的要求,出现了一种联合小波变换和时频谱重组的新方法—同步挤压小波变换。本文从同步挤压小波变换和基于解析信号重构的同步挤压小波变换的原理出发,通过模型分析算法中参数设置对时频分析结果的影响,包括小波母函数、小波母函数的参数选择和小波阈值等,分析瞬时频率变化率不为零的信号所存在的时频谱模糊现象,并通过控制小波母函数、小波母函数参数以及小波阈值有效地减轻瞬时频率变化率不为零的信号所存在的时频谱模糊现象,时频谱的质量得到一定程度的提高。研究结果对获取高分辨率地震时频谱具有一定的指导意义。      

基于混合时频分析技术的地震数据噪声压制(英文)

针对复杂地质结构、陡倾角相干噪声、空间采样不均匀等情况下F-x域反褶积去噪技术的不足,提出首先应用具有时-频聚集性度量准则的广义S变换将时间-空间域的地震数据变换至时间-频率-空间域(t-f-x)的数据,在t-f-x域中对每一个频率切片应用经验模态分解(EMD),移除噪声占主导地位的本征模态函数以压制相干和随机噪声的滤波方法。模型分析表明第一本征模态函数表征的高频信息以噪声为主,移除第一本证模态函数可以达到压制噪声的目的。经广义S变换后形成t-f-x域中EMD滤波方法等效于具有依赖于空间位置、频率、高波数截断特征的自适应f-k滤波。此滤波方法考虑了数据的局部时-频特征,且具有执行简单的特点。与AR预测滤波方法比较,此法滤除的成分包含较少的低波数的信息,滤除的成分非常的局部化,且获得结果没有表现出过度平滑的特征。实际资料的应用表明在经广义S变换后形成t-f-x域中运用EMD滤波方法能够有效地压制随机和陡倾角相干噪声。     

利用广义S变换进行等效Q值扫描分析

本文首次给出了一种利用扫描分析技术与广义S变换时频分析工具相结合求取介质品质因子（Q值）的方法,与传统的Q值估计方法不同,该方法用一系列等效Q值对叠前衰减数据进行粘性补偿偏移,将偏移后的共反射点道集叠加,利用广义S变换求取补偿后叠加道的时频谱和傅立叶峰值频率,以浅层强反射界面子波时频谱为参考,它他深度处地层子波的时频谱特征与之进行比较,当谱宽和峰值频率达到一致作为正确Q值选定标准,确立了宏观介质的等效Q值分析新方法.