Curvelet变换在位场数据去噪中的应用

为了解Curvelet变换在位场数据去噪处理中的效果,从Curvelet变换的原理着手,通过对多矩形棱柱体模型进行Curvelet变换去噪和普遍应用的小波阈值去噪试验对比,验证了Curvelet变换去噪的有效性问题。将其应用于实测位场数据的处理中,取得了较好的效果。理论和实测数据的处理结果都表明,Curvelet变换在位场数据的去噪处理中是可行有效的。     

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。     

奇异值分解(SVD)在位场数据去噪中的应用

根据奇异值分解原理,分析其在位场去噪中的可行性,提出了一种判断有效阶次k的方法。对多边形厚板模型的重力异常进行奇异值分解去噪和小波去噪效果的对比,证明了奇异值分解去噪的有效性和优势。将其应用于实测重力数据的处理中,取得较好的效果。理论模型和实测资料的处理结果表明:基于奇异值分解的去噪方法可以有效地去除随机噪声,提高数据处理和解释的精度。     

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。     

基于形态小波的核磁共振测井信号去噪及现场应用研究

核磁共振测井中采集到的回波串信号十分微弱,而背景噪声很强,使信噪分离困难。为解决这一问题,引入了结合数学形态学的特征识别和小波分解的多分辨率分析特性的形态小波方法。讨论了方法的数据基础和应用步骤,并与小波软阈值方法处理结果进行了对比分析。实测数据处理结果表明:形态小波去噪方法具有良好的细节保留和抗噪声能力,去噪效果优于小波软阈值滤波方法;在消除测井信号随机噪声的同时,能很好地保留信号的波形和特征,在较低信噪比下仍可有效地提取测井信号的有用信息,提高了T2谱的反演精度。     

基于频率域小波去噪的大地电磁信号工频干扰处理

大地电磁测深(Magnetotelluric,MT)在油气勘查中得到越来越多的应用,针对MT中日益严重的工频干扰,从频率域着手,结合小波阈值去噪方法,提出了基于频率域小波去噪的MT信号工频干扰处理方法。先对受噪的MT信号进行傅里叶变换,得到其实部和虚部,再用小波阈值去噪的方法对实部序列和虚部序列分别进行去噪处理,最后将去噪后的实部和虚部联合,进行反傅里叶变换得到去噪后的信号。给出了去噪方法的原理、步骤,并用仿真信号和实测大地电磁信号验证了其有效性。结果表明:频率域小波阈值去噪的大地电磁信号工频干扰处理方法是正确、有效的,能有效且自适应地压制大地电磁信号中的工频干扰,突出被工频干扰淹没了的有用信号的信息。     

重力位场小波多尺度分解性质的分析与应用

小波多尺度分解是重力位场分离的常用方法之一,其最大的优点是突破了传统的二分重力异常的理念,实现了重力异常的多重分解,但对其性质及其存在的局限性还未进行系统研究。为了更好地指导实践,本文从基于剖面和格网的重力位场小波多尺度分解的定义出发,阐述了低阶小波细节不变准则等3个重要性质,通过设计简单和复杂两类典型理论模型,分析了小波多尺度定义及性质,并在应用实例中与插值切割法进行了对比。结果表明,小波多尺度分解可以实现重力位场多层分离并推估源体埋深,同时针对本文指出的异常尺度混叠和比例系数难以确定等局限,给出了改进思路。以上基础研究工作,可为重力位场资料的处理和解释提供一定参考。     

小波分析的原理及其在电磁感应仪EM38数据分析中的应用

利用小波变换对澳大利亚新南威尔士Mandamah地区所测得EM38数据进行全局阈值消噪处理,通过分解与重构,从中提取有效信息,去除干扰,得到去噪后的数据。将去噪后的数据与地球化学铜元素的异常特征和已知的铜矿化区域进行分析与对比,推测出该地区的铜矿化预测区。该方法能有效地去除噪声,又不会损失有用信息。实际资料处理结果表明：小波分析方法在EM38数据处理中可以起到独特的作用与效果。     

二代小波变换在重力场源分离中的应用

野外采集的重力数据是地下各类地质体重力场的叠加反映,如何有效地分离深源场和浅源场是重力资料处理中的一项重要内容。基于二代小波变换基本理论,在一维的基础上,给出了二维Haar预测算子的构造方法,并利用密度模型正演模拟,证明了二代小波变换实现多尺度分解的有效性,并以苏北某地区重力数据为例,应用二代小波变换开展浅部和深部重力异常场的分离。结果表明,该方法简单实用,在重力数据的场源分离中可以发挥重要的作用,对研究区域性断裂构造特征、划分构造单元、圈定隆坳格局等方面的地质问题具有参考价值。     

曲波变换在位场信号提取中的应用研究

为了重磁数据中有效信号的分离与提取,本文研究了最近十几年发展起来的一种方法:曲波变换方法(Cur-velet transform method).从曲波变换的基本原理入手,通过重力位场理论模型数据分析了曲波变换的多尺度分解重构能力,并且利用加噪理论模型数据分析了曲波变换的阈值去噪能力,此外,还使用曲波变换对南岭东部地区...     

瞬变电磁法数据提取纯异常方法技术

在瞬变电磁法数据处理中,借鉴小波分析的"自适应性"和"数学显微镜性质"的特点,提出了特殊的TEM数据二维小波变换处理方法和流程,并编制了可视化处理软件,其核心是利用计算出的异常Lipschiz指数α的正负变化区分正常场和异常场,从而有效地从TEM数据中提取纯异常。选取某铜镍矿上实测的TEM资料进行了处理,获得了令人满意的效果。     

复小波变换反演重力异常

对国外最新研究位场连续复小波变换理论的一系列文章进行了系统归纳、推导与总结,推出了板状体重力场的小波变换系数解析式.对齐次场源形成的重力场进行柯西小波变换,等效于重力场向上延拓和求导两种运算相结合,并服从小波变换双尺度定律.利用小波变换系数模沿极值轴线的变化特征同时反演重力场源的几何形状、埋深、倾角.独立编写了所有程序,并对不同理论模型进行了大量计算,对所有结果进行了分析与讨论.此法为重力场反演提供了一条新的途径,实用于重磁资料自动化处理、反演与解释.     

Improving resolution of gravity data with wavelet analysis and spectral method

Gravity data are the results of gravity force field interaction from all the underground sources. The objects of detection are always submerged in the background field, and thus one of the crucial problems for gravity data interpretation is how to improve the resolution of observed information. The wavelet transform operator has recently been introduced into the domain fields both as a filter and as a powerful source analysis tool. This paper studied the effects of improving resolution of gravity data with wavelet analysis and spectral method, and revealed the geometric characteristics of density heterogeneities described by simple shaped sources. First, the basic theory of the multiscale wavelet analysis and its lifting scheme and spectral method were introduced. With the experimental study on forward simulation of anomalies given by the superposition of six objects and measured data in Songliao plain, Northeast China, the shape, size and depth of the buried objects were estimated in the study. Also, the results were compared with those obtained by conventional techniques, which demonstrated that this method greatly improves the resolution of gravity anomalies. Translated from Progress in Geophysics, 2007, 22(1): 112–120 [译自: 地球物理学进展]     

利用位场连续复小波变换识辨磁场源(下)

基于齐次位场源的位场柯西小波变换，等效于位场向上延拓和求导两种运算相结合原理，建立了不同的理论模型，并编写了所有程序，通过合成资料的大量计算，对所有结果进行了验证与讨论。利用小波变换系数模沿极值轴线的变化特征，可以同时反演位场源的几何形状、埋深、倾角。实用于重磁资料自动化处理与解释，为磁场反演提供了一条新的途径。     

小波多尺度分析在煤田火烧区磁法探测中的应用

根据小波多尺度分析原理,分解磁异常。理论模型及实例分析表明,小波多尺度分析对分解后的磁异常,可按需要区分不同地质意义,突出目标地质体,抑制干扰,划分煤田的火烧区烧变岩边界。      

重磁异常的小波模极大值分解及其在北衙矿区中的应用

位场数据异常存在的线性特征往往对应着地下断裂构造、不同岩性地质体的边界接触带或者其他具有一定密度或磁性差异的构造特征。对这些线性特征进行增强、提取并进行半定量地解释是重磁资料处理的主要内容。然而,位场数据中若混入噪声干扰,再利用总水平导数、总水平梯度倾斜角等方法进行高次求导运算会把噪声放大,导致提取的线性构造位置发生偏离甚至出现错误。为了获取较为准确的线性构造及边界位置,选取对噪声干扰不敏感的小波模极大值方法,将该方法用于模型试验和实际矿区数据处理中,都能较好地定位出异常体模型边界和矿体的投影边界,表明小波模极大值是一种有效的重磁异常线性特征增强与提取方法。     

小波分析和RBF神经网络在地基沉降预测中的应用研究

地基沉降是一种危害很大的环境灾害。地基沉降的监测数据经常受降雨及工程施工等诸多外界因素的干扰,故而在沉降曲线中存在许多数据突变点。为此,提出基于小波分析与RBF神经网络相结合的新的地基沉降预测方法,首先采用小波分析对对原始监测数据进行数据去噪处理,进而得到反映实际变化的地基沉降曲线,然后采用径向基函数（RBF）神经网络方法对其进行预测,为工程设计提供依据。最后结合工程实例分析,通过多种小波去噪与预测结果的对比研究,表明3次B样条小波的去噪及预测效果最好,与实测值能较好地吻合,具有较好的工程应用前景。