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提出了以二进小波变换为基础的自适应Kalman滤波反褶积(AKFD)新方法,针对该方法的计算复杂程度,提出了一种快速实现方法.二进小波变换的AKFD抛弃了传统预测反褶积对信号平稳性的假设,克服了提高分辨率而信噪比明显降低的问题,具有很好的抗噪性能.在小波域进行的AKFD在压制假反射以及提高分辨率方面比时间域的AKFD好,克服了在时域内进行AKFD抬升低频成分的缺陷.利用二维地震数据的局部平稳性的假设提出了快速实现方法,通过分段求取自适应预测算子,分别于横向及纵向采用样条插值的方法进行插值,来减少求取自适应预测算子的计算量,达到快速实现的目的.经过大量实验表明计算速度提高数百倍,仍能保持原来的计算效果. 相似文献
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基于二进小波变换提出了一种新的反褶积方法─-多分辨率地震信号反褶积.在地震信号二进小波变换域中的各尺度上分别进行其分辨率随小波尺度变化的反褶积,利用不同分辨率反褶积结果之间的相关性,以及测量噪声随尺度的衰减特性,从低分辨率反褶积结果逼近高分辨率反褶积结果.理论分析和实验表明,该方法有较高的精度,并且在较低信噪比情况下有好的效果. 相似文献
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多速率Kalman滤波方法可用于低采样率的位移和高采样率的加速度数据融合,而未知的噪声协方差信息则显著制约着多速率Kalman滤波精度.本文通过将多速率Kalman滤波转换为传统的单速率Kalman滤波,建立了Kalman滤波增益的自协方差矢量与未知的加速度谱密度和观测噪声参数间的线性函数模型,并采用最小二乘估计方法对未知的噪声协方差参数进行估计,进而有效地提高了多速率Kalman滤波精度. 数值仿真和震动台实验结果验证了本文方法的正确性和有效性. 相似文献
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针对河流相油藏参数场的非高斯性及油藏生产数据与地质模型之间的非线性关系,提出了耦合离散余弦变换的半迭代集合Kalman滤波方法对河流相油藏进行生产历史拟合及反演.将河流相油藏非高斯渗透率场利用离散余弦变换变为类似高斯分布的DCT(Discrete cosine transform)系数,利用能量压缩特性对DCT系数进行截断,使得反演渗透率场的分布变得光滑,较好地解决了河流相油藏的非高斯分布问题.半迭代集合Kalman滤波法很好地解决了油藏生产数据与地质模型之间的非线性问题.理论证明了半迭代集合Kalman滤波与EnRML方法的等效性.比较了标准EnKF、耦合DCT的EnKF及耦合DCT的半迭代EnKF法对河流相油藏渗透率场的反演.讨论了DCT系数保留模式及系数保留数量对耦合DCT的半迭代集合Kalman滤波方法反演结果的影响,结果表明三角形系数保留模式可以用更少的系数保留参数场的地质特征,当保留2.5%的DCT系数时,反演结果已经充分反映了河流相油藏的地质特征. 相似文献