基于EWT和Meyer自适应阈值的微震降噪

露天矿采场边坡的微震信号具有振幅弱、噪声多、信噪比低的特征,基于经验小波变换(EWT)及Meyer自适应阈值提出分频降噪方法.首先,针对微震信号的频谱特征,设计一种频谱分割策略,将信号和噪声分解为不同的模态;其次,分析模态的频谱和能量,采用Meyer阈值函数自适应降噪,提高有效信号振幅;最后,借助阈值函数处理包含较少有用信号的模态,重构微震信号以保持其连续性,结果表明,降噪后微震信号信噪比(SNR)高、有效信息多,噪声少;通过多种方法对比,并用信噪比与均方根误差(RMSE)对本次降噪效果进行评价,本文方法较好的保留了微震信号有效信息,降噪效果显著.     

三参数小波变换自适应阈值压制地震数据高频随机噪声

在有效压制高频随机噪声的基础上,最大限度保留有效信号一直是地震数据降噪处理中的难点.小波变换阈值降噪因其优秀的降噪效果和较高的计算效率受到地球物理学家们的青睐.在小波变换阈值降噪中,小波基、阈值函数以及阈值是影响降噪效果的3个关键因素.针对这3个关键因素开展相关研究：(1)采用更加适合地震信号分解的三参数小波作为母小波,可以更好进行信噪分离;(2)采用改进的阈值函数克服传统硬、软阈值函数的不足,基于改进阈值函数得到的降噪地震数据不仅波形光滑、连续,而且基本保持原始信号的特征,综合了硬阈值和软阈值函数的优点;(3)针对统一阈值“过扼杀”有效信号这一缺点,提出自适应阈值,自适应阈值不单以能量为标准进行有效信号和噪声的识别,还考虑有效信号小波系数的相关性,避免有效信号被当成噪声舍弃.最后通过模型试算和实际地震数据验证所提方法的有效性和实用性.     

CEEMD与小波变换联合去噪方法研究

作为经验模态分解(EMD)的改进型算法,完备总体经验模态分解(CEEMD)不但有效解决了EMD的模态混叠问题,同时也保留了EMD处理非平稳信号的优势,如自适应性、二进滤波特性等.CEEMD能自适应地将一个复杂信号分解为一系列本征模态函数(IMF)分量,且IMF分量满足从高频到低频系列分布,随机噪声往往分布在第一个或前几个高频IMF分量.考虑到地震信号的非平稳性和去噪方法对非平稳信号的适应性,针对CEEMD直接舍弃高频IMF分量去噪容易造成高频有效信息损失以及小波阈值去噪方法存在的不足,本文提出了一种基于CEEMD的小波阈值去噪方法.该方法首先引入自相关曲线判别出含噪较多的高频IMF分量,然后对CEEMD直接去噪要舍弃的这些含噪高频分量进行小波阈值降噪,以保留这些分量中的高频有效信息,最后与不含噪声的其他IMF分量一起重构原信号.模型和实际地震数据试算结果表明,该方法在显著提高地震数据信噪比的同时,能有效地保留原信号中的高频有效成分和弱信号信息,是一种相对保幅的有效去噪方法.     

基于压缩感知的小波阈值和CEEMD联合去噪方法

中深层地质条件复杂,地震资料品质差,主要表现为:地震资料信噪比低、有效信号弱.如何在去噪的同时有效保留弱有效信号,获取高信噪比的地震数据成为地震数据处理的关键问题.传统小波阈值与互补集合经验模态分解(CEEMD)联合去噪方法相比单一方法可以获取更高品质的地震数据.基于压缩感知理论的去噪方法利用地震数据在变换域中的稀疏特性,通过设定稀疏基矩阵和测量矩阵,可以将地震数据去噪问题转化成求解最优化问题,通过最优解重构原始信号,实现对地震资料的去噪处理.该方法能够在有效衰减随机噪声的同时最大限度的保留有效信号.本文基于压缩感知理论开展小波阈值去噪方法研究,并在此基础上结合CEEMD方法对含噪较多的固有模态分量进行有针对性的随机噪声压制.通过对含噪数据开展不同方法的去噪结果对比可见,本文方法可以在保证高信噪比的基础上更为有效的保留弱有效信号,数值试算验证了该方法对弱有效信号地震数据去噪具有显著优势.     

基于小波自适应阈值去噪的MT信号处理方法

针对常用大地电磁(magnetotelluric,MT)信号小波阈值去噪中阈值函数和阈值选取的不足,选取一种新的阈值函数,并提出了基于小波变换多分辨Stein无偏风险估计,自适应的获得最优阈值的方法;给出了新函数和自适应阈值的确定方法;在与小波硬、软阈值去噪、小波模极大值法去噪结果对比的基础上,用仿真实验验证了方法的可行性;最后用内蒙某地实测的大地电磁数据进行了去噪效果的对比研究.结果表明:本文选取的新函数和自适应阈值的确定方法是正确、有效的,克服了常用小波硬、软阈值去噪的缺点;去噪后大地电磁信号变得平稳,估算的响应参数方差减小,曲线更为圆滑、连续,为后续的地质解释和评价提供了更为准确的信息.     

基于平移不变量小波的全张量重力梯度数据滤波（英文）

全张量重力梯度(FTG)数据包含大量场源体的细节信息,其滤波处理对异常的反演和解释结果有重要影响,本文提出一种基于平移不变量小波的自适应混合阈值滤波方法,可有效压制随机噪声并保留数据细节信息。建立了新的混合阈值法,根据信号和随机噪声所对应小波系数的能量分布进行滤波。平移不变量小波能有效压制伪吉布斯现象,混合阈值方法相对传统阈值能得到更好的信噪小波系数的分离,同时,根据每个分解尺度上小波系数的统计特性,使用自适应贝叶斯阈值进行小波系数的处理。此外,应用二维离散小波变换直接处理网格数据,可以提高计算效率。模型数据和实测数据处理的结果表明,相对高斯滤波器,本文所提出的方法不仅能有效去除高斯白噪声,还能更好地保留FTG数据的高频细节信息,具有良好的实际应用前景。     

GHM类正交多小波变换及其在地震资料去噪中的应用

多小波是对小波理论的一个新发展,它可以同时满足正交性、对称性、短支撑等良好的特性要求。文中介绍了多小波基本理论、多小波变换具体过程及预处理方法,提出了基于GHM类多小波变换的地震资料软阈值去噪方法,通过对合成数据和实际资料进行处理分析,表明多小波变换在有效压制随机噪声的同时,能较好地保留原信号的特征信息,是一种行之有效的去噪方法     

基于小波变换与小波包变换的降噪方法比较

在模拟地震记录信号中加入信噪比为17的高斯白噪声,然后分别采用小波降噪和小波包降噪方法,对含噪信号进行降噪处理。在不同降噪阈值下,比较降噪后信号的信噪比。结果表明:在同一降噪阈值下,小波包降噪后信号的信噪比高于小波降噪后信号的信噪比,而且采用wbmpen方法给定的阈值明显可以提高降噪后信号的信噪比。     

基于提升算法和百分位数软阈值的小波去噪技术

在地震勘探领域,随机噪声一直是影响地震信号信噪比的主要因素之一,如何从被干扰的地震信号中有效去除随机噪声并保护有用信号具有重要的意义.针对经典小波变换在计算效率方面的缺陷,本文推荐应用提升算法实现第二代小波变换的构建,分析和对比了提升算法(Lifting Scheme)下不同小波变换方法的特性,选取更加符合小波域去噪原理的CDF 9/7双正交小波变换作为基本算法,同时应用了简单、有效的百分位数(Percentiles)软阈值进行信噪分离.通过理论模型处理,本方法可以在去噪能力和保护有用信号之间找到很好的平衡点.实际剖面的处理效果表明,此方法不仅能有效的滤除随机噪声,而且很好地保护有用信号,提高地震数据分析的精确性.     

最优小波包变换在地震信号去噪中的应用

应用最优小波包变换,采用取决于节点噪声时频特征的相关阈值,对模拟地震波到达的加噪合成信号、SDAES数字声发射仪采集的微震实验信号、NIED观测台站记录的日本2007年能登半岛地震信号进行去噪,并和基于小波变换的其他方法进行了去噪效果比较.结果表明,该方法获得的信号信噪比(SNR)高、失真低,体现出了总体优越性.     

基于分数阶小波域GSM模型的地震信号随机噪声压制方法

地震信号中的随机噪声是一种干扰波,严重降低了地震信号的信噪比,并影响着资料的后续处理和分析.本文根据地震信号中有效信号和随机噪声的差异,结合分数阶B样条小波变换与高斯尺度混合模型提出了一种地震信号随机噪声压制方法.首先利用分数阶B样条小波变换将含噪地震信号映射到最优分数阶小波时频域内,然后对各小波子带系数分别建立高斯尺度混合模型,由贝叶斯方法估计出源地震信号小波系数,最后使用分数阶B样条小波逆变换重构得到降噪后的地震信号.利用本文方法对合成地震记录和实际地震信号进行降噪处理,实验结果表明本文方法能够有效地压制地震信号中的随机噪声,并且较好地保留了有效信号.     

基于数据驱动的小波域分贝准则强能量振幅压制方法（英文）

在对振幅值动态范围分布较大的地震数据进行强能量去噪处理时,针对常规方法通常会面临的阈值求取不准导致效果不理想、需要反复测试模块参数以及需要多轮迭代联合去噪才能达到预期效果等问题,本文提出了基于数据驱动的分贝准则小波域强能量振幅压制方法。与常规方法相比,该方法不直接对异常强振幅能量值进行统计分析,而是对振幅的能量级指数进行统计分析来确定去噪阈值,即分贝判定准则。本文采用小波变换在时频域选取最佳有效信号分布时窗进行阈值统计,然后分频压制,以进一步提升去噪效果。理论和实际数据测试表明,该方法能有效压制地震数据中的强能量振幅,对强能量振幅分布动态范围适应广、时窗依赖程度低、保幅性好,具有良好的应用前景。     

基于自相关函数特性的CEEMD全局阈值去噪方法研究

完备总体经验模态分解(CEEMD)克服了经验模态分解(EMD)的模态混叠问题,依据信号自身的特点,将待分析的复杂信号分解为一系列不同尺度的固有模态函数(IMF)的子信号,且各IMF分量的频率由高到低依次排列,是一种适用于分析处理非线性非平稳信号的强大的信号分析技术.地震资料中的随机噪声一般属于高频率的信号,在CEEMD中往往分布在前几个高频IMF分量,本文针对基于CEEMD的分频去噪和基于CEEMD的小波阈值去噪等方法的不足,在前人基于EMD阈值去噪的基础上设计了自相关函数统计特性与CEEMD全局阈值联合去噪方法.该方法先对CEEMD分解的若干个模态分量进行自相关,寻找到噪声主导模态和信号主导模态,然后利用设计的全局阈值对噪声主导模态进行去噪,最后将处理后和未处理的固有模态函数进行重构,得到最终的去噪结果.模型试算和实际地震资料处理都验证了此方法在提高信噪比,保留原信号高频有效成分和弱信号信息上的有效性.     

基于经验模态分解及独立成分分析的微震信号降噪方法

针对微震信号具有高噪声、突变快、随机性强等特点,基于经验模态分解(EMD)及独立成分分析(ICA)提出一种微震信号降噪方法.首先,对含噪信号进行EMD分解,获得一系列按频率从高到低的内蕴模态函数(IMF),利用原信号与各IMF之间的互相关系数辨识出噪声与信号的分界,将分界之上的高频噪声滤除;其次,为有效去除分界IMF中的模态混叠噪声,基于ICA算法对分界IMF进行盲源分离,提取其中的微震有效信号,并将其与剩余的IMF累加重构,从而得到降噪后的微震信号;最后,利用快速傅里叶变换(FFT)时频谱对比分析降噪前后的信号特征,定性说明本文方法的有效性;引入信噪比和降噪后信号占原信号的能量百分比两个参数,定量说明本文方法能充分保留微震信号的瞬态非平稳特征,降噪效果明显.     

基于频率域经验模式分解阈值滤波的核磁共振测井信号去噪

核磁共振测井信号易受到地层环境和测井设备的干扰,使得测井信号信噪比低下,严重影响后续T_2谱的反演和储层参数的计算.将经验模式分解与阈值滤波技术结合,首先通过Fourier变换将含噪的测井信号变换到频率域,再对实部和虚部分别进行经验模式分解后的阈值滤波,最后将去噪后的实部和虚部分量组合成新的复数序列,通过Fourier反变换恢复时域的测井信号,达到压制噪声的目的.应用该方法对仿真和核磁共振测井信号进行了分析,并与小波软阈值去噪结果进行了对比.结果表明:本文方法在消除噪声的同时,能很好地保留核磁共振测井信号的波形和特征,相比小波软阈值滤波方法,去噪后噪声抑制比由18.17提高到了24.33,幅值衰减比由21.54下降到了17.86,很好地保留了峰形特征,突出了反演的T_2曲线中被淹没的有用信息,为孔隙度、可动流体等储层参数的精确计算提供了保障,为核磁共振测井信号的去噪开拓了新思路.     

基于小波熵与相关性相结合的小波模极大值地震信号去噪

小波模极大值去噪算法中将高频小波系数全部当做噪声处理, 忽略了高频小波系数中仍含有的有用信息, 从而导致了模极大值传播点错选现象以及计算出的噪声方差中仍含有用信息． 针对这些问题, 提出了小波熵与相关性相结合的小波模极大值去噪算法． 将高频小波系数进行相关处理, 确定有效信号的位置; 将最大尺度上的高频小波系数划分成若干个小区间, 计算各区间小波熵; 以小波熵最大区间的高频小波系数的平均值作为噪声方差, 根据Donoho提出的阈值公式计算最大尺度上的阈值; 经阈值比较得到的模极大值点位置与相关处理得到的有用信息的位置进行比较, 保留相同位置的模极大值, 剔除位置不同由噪声引起的模极大值点; 采用即兴(Adhoc)算法逐级搜索各尺度上的模极大值, 并用交替投影算法进行重构． 该算法实现了阈值的自适应选取, 并有效解决了去除错选模极大值传播点的问题． 将本算法和传统去噪方法用于仿真信号处理中, 经对比分析验证了本算法的有效性．      

小波变换的过零点特性与地震勘探信号的信噪比和分辨率

利用小波变换研究地震勘探信号小波变换的过零点特性，本文提出了用小波变换的过零点特性和地震勘探信号相邻道的横向相关性提高信号分辨率和信噪比的新方法．该方法包括两个主要步骤：①利用相邻地震道信号具有很好相关性，而噪音相关性差的特点以及小波变换的过零点特性得到有效反射波同相轴随空间坐标的变化信息．②利用奇异值分解和最小二乘（SVD-TLS）方法沿同相轴对振幅进行多项式拟合去噪并增加信号高频提高信号分辨率．     

第二代小波变换及其在地震信号去噪中的应用

本文讨论了第二代小波变换的基本原理和变换过程，并将第二代小波变换引入到地震资料去噪处理中，基于提升法的小波变换是一种柔性的小波构造方法，它使用线性、非线性或空间变化的预测和更新算子，并能确保变换的可逆性。通过对模拟数据和实际资料的处理，证明了的它对地震信号去噪具有很好的效果。离散信号的小波去噪可分为三步：小波分解，系数缩减（切除噪声部分），信号重建。目前常用的小波去噪的方法有硬阈值法和软阈值法，这里采用软阈值法去噪。本文的提升变换采用的是Deslauriers-Dubuc（4，2）小波，基于以上变换方法，分别对含噪的模拟数据及实际地震数据进行3级可逆提升变换，对每一级上的细节信号按上述的软域值法进行处理，削减小波系数中的噪声部分，从而实现了信号去噪，结果证明去除随机噪声的效果是令人满意的。     

基于Curvelet变换的地震资料信噪分离技术

在地震资料中,噪声干扰严重影响了有效信号的提取,为此必须进行信噪分离处理.本文提出一种基于Curvelet变换和KL变换相结合的软硬阈值折衷处理方法.首先对地震数据进行Curvelet变换,然后对各尺度系数选取适当阈值压制噪声干扰,再利用KL变换提取数据中的相干有效信号,最后重构得到去噪后的记录.经合成记录和实际地震资料处理实验证明,该方法与小波变换法相比较,更能有效进行信噪分离,提高地震剖面信噪比和分辨率.     

基于小波变换的大尺度岩体结构微震监测信号去噪方法研究

为将小波去噪方法应用于大尺度岩体结构微震监测信号的去噪研究,首先在MATLAB环境下进行仿真,验证了使用Symlet6小波进行小波去噪的可行性;利用4种自适应阈值规则对含噪信号进行去噪对比,结果表明4种阈值去噪后的信号在均方差较小的情况下都极大地提高了信号的信噪比,有效地去除了噪声,对不同的含噪信号,无偏似然原则阈值去...