基于小波变换的改进阈值函数自适应去噪方法

在多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上[3],用一种改进的阈值函数和自适应阈值选取算法相结合的方法,克服了硬阈值法不连续性和软阈值法有偏差的缺点。该方法能自动跟踪噪声,不同尺度自适应采用不同的阈值,可有效去除每一尺度上的噪声,保留有用信号,提高信噪比。仿真实验和地震资料处理结果表明,该方法去噪效果明显,可在各类消除随机噪声的信号处理中发挥作用。     

利用小波阈值法提高地震勘探信号的信噪比

在地震勘探信号处理中,能否得到高信噪比的信号是正确解读实际勘探信号的关键。在实际勘探中,受到环境等因素的影响,检波器接收到的信号中夹杂着各种相干及随机噪声,降低接收信号的信噪比。鉴于传统傅里叶变换无法处理随机噪声,本工作提出利用改进的小波阈值法提高含随机噪声的信噪比,通过MATLAB仿真和勘探实验验证。建立仿真模型,比较了改进阈值函数与现有软、硬阈值法的去噪效果;信噪比和均方根误差结果显示,改进阈值函数去噪后的信噪比优于软和硬阈值函数的信噪比。利用地震雷克子波建立了地震正演模型,对比改进阈值函数处理前后的结果显示,改进阈值函数法能充分保留有用信号,有效地消减勘探信号中的随机噪声,可为勘探信号解释提供一种新的去噪方法。     

基于经验模态分解的曲波阈值去噪方法

针对曲波阈值去噪方法阈值选取单一造成的有效信号损失或随机噪声压制不完全的问题,笔者提出了一种基于经验模态分解的曲波阈值去噪方法。该方法首先对带噪信号进行经验模态分解得到一系列固有模态函数,根据每个固有模态函数所含噪声强弱的不同,选取不同的阈值分别对分解得到的含噪固有模态函数进行曲波阈值降噪处理;最后将去噪后的固有模态函数与不含噪声的固有模态函数进行信号重构得到最终压噪的结果。由于引入经验模态分解,对分解得到的不同含噪程度的固有模态函数,选取不同的阈值进行处理,这样能够有效减小直接曲波阈值方法阈值选取单一产生的问题。模型和实际数据试算表明,该方法在提高数据信噪比的同时,能够有效地保留有效信号,是一种相对保幅的去噪方法。     

基于广义S变换的地震资料信噪分离方法

基于S变换具有良好的时频聚焦性和分时分频性,将可灵活选取窗函数的广义S变换引入到地震信号去噪处理中,系统研究了广义S变换在地震资料信噪分离中的应用。首先对地震数据进行广义S变换,然后对含噪频率剖面选取适当阈值压制噪声干扰,提取有效信号,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,该方法能有效地进行信噪分离,提高地震剖面信噪比和分辨率。     

一维HHT变换在探地雷达数据处理中的应用

探地雷达(GPR)噪声信号通常具有非稳态、非线性特征,为去除这些噪声提高GPR图像解译的准确性,对利用HHT方法去噪进行了研究。首先阐述HHT的基本理论,然后通过对探地雷达数值模拟信号中噪声的去除验证基于HHT方法的可行性,最后将该方法用于探地雷达隧道地质超前预报的数据处理中。通过研究表明:该方法可以用于探地雷达信号的去噪,通过Hilbert变换得到三特征参数图像与EMD分解后合成图像进行对比验证,从而达到提高GPR信号解译精度的目的。     

改进阈值法在二代小波变换去噪中的应用

地震信号去噪能有效提高信号的信噪比和分辨率。二代小波变换可以在不同尺度上对含噪信号进行小波分解和多分辨率分析,实现窗口宽度自适应调整的局部化分析。但小波变换阈值法在去噪过程中会在信号的不连续邻域会产生伪吉布斯效应,而平移不变量阈值去噪方法通过平移-去噪-平均的思想可以很好的解决该问题。因此本文在已有的二代小波变换阈值去噪的基础上将平移不变量这一改进方法应用于二代小波变换中,实现了对地震信号更加快速有效的去噪处理,并在模拟数据试算和实际数据试算中取得了良好的去噪效果。     

小波阈值去噪黄金分割法

在小波去噪的方法中,应用最广泛的是Donoho阈值法,但由于其阈值的单一性,使它不能在每级尺度上将信号与噪声做最大分离,去噪效果并不理想。通过分析Donoho硬阈值和软阈值方法的特点,提出了一种黄金分割法,这种方法结合了硬阈值和软阈值方法各自的优点。仿真去噪结果表明,这种改进的小波阈值方法能够得到更好的去噪效果,信号的信噪比得到了进一步提高。     

基于低信噪比条件下新型Seislet变换的阈值去噪方法

Seislet变换是一种类小波变换方法, 主要根据小波基沿地震同相轴的局部倾角方向来分析数据, 其中, 局部地震倾角的表征是该方法的核心。局部倾角的求取方法有很多种, 但是往往在低信噪比的条件下存在着一些局限。根据共中心点道集中基于时距关系的地震倾角定义, 提出一种适应于低信噪比条件下的倾角求取方法。对比基于时距关系与平面波分解滤波器计算出的局部地震倾角, 结果证明, 该方法能更加准确地表征低信噪比条件下同相轴的倾角信息。将基于时距关系的局部地震倾角用于Seislet框架, 建立表征低信噪比数据的新型Seislet变换方法。在地震数据处理中, 引入语音信号中改进的阈值方法。结合新型Seislet变换, 提出阈值去噪方法, 此方法不但适于地震数据, 而且在提高信噪比方面也优于传统的阈值去噪方法。实际数据处理的结果验证了新型Seislet变换与改进阈值去噪方法的组合能够有效地解决低信噪比条件下的信号提取任务。     

基于离散小波变换的地震资料自适应高频噪声压制

针对现有的小波变换阈值去噪方法无法适用于地震资料高频噪声压制的缺点,笔者分别对阈值函数和阈值选取方案进行了改进,提出了连续硬阈值函数与自适应阈值相结合的地震资料高频噪声压制方法.连续硬阈值函数兼具软、硬阈值函数的优点,可提高重构地震信号的保真度,减少人为噪声误差;自适应阈值方案可根据非平稳地震数据中的能量时变、空变分布特点,通过引入不同子带小波系数标准差、代数平均值以及几何平均值等统计参数,使阈值能够随不同子带的小波系数能量变化而自动调整,以适应地震资料高频噪声压制的要求.实际地震数据处理结果表明,笔者提出的方法在提高信噪比的同时,可保护陡倾角反射界面信号,提高噪声压制后地震数据的保真度.     

基于二维小波变换的随机噪声压制方法在GPR数据中的应用

在探地雷达探测工作中,为了尽可能多的获取回波信息,通常采用宽频带记录,这就不可避免地将各种干扰波也记录下来,其中随机噪声由于其频带较宽,分布于整个数据剖面,常规滤波方法对随机噪声的压制效果往往不佳。由于小波变换具有较强的分频和局部分析能力,根据需要选择合适的小波基函数和去噪方法,可较好地压制随机噪声,提高信噪比。基于二维小波变换理论,提出了采用自适应分层阈值法对探地雷达数据进行压制随机噪声的方法。通过不同模型、不同信噪比下正演模拟数据的验证以及对实测数据的处理,并与中值滤波法和全局阈值法的去噪效果进行了对比分析,结果表明自适应分层阈值法去噪效果更好,实用性更强。     

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。     

Impulse interference processing for MT data based on a new adaptive wavelet threshold de-noising method

Wavelet de-noising method is often used in the processing of magnetotelluric (MT) signal, and the wavelet hard and soft threshold de-noising method are the most popular although there is much room for improvement in the threshold function selection and threshold determination. A new adaptive wavelet threshold de-noising method was proposed by selecting a new threshold function and presenting an adaptive method for obtaining optimal threshold based on the multi-resolution Stein unbiased risk estimation. New threshold function and an adaptive method to determine threshold were discussed, and the principle and implementation of the algorithm were given. The simulated signal and the measured MT data contaminated by impulse interference were analyzed, and the obtained results were compared with those of the conventional wavelet hard and soft threshold de-noising methods. The results show that the proposed method overcomes the defects of the traditional wavelet soft and hard threshold due to a new threshold function, and a new method to determine the threshold of each layer is applied and provides an adaptive method for filtering MT data in the wavelet domain that requires a minimum of human intervention. The presented de-noising method is very suitable for suppressing the impulse interference for MT data and can get higher signal-to-noise ratio than the traditional wavelet threshold de-noising methods. After de-noising, the accurate data is loaded for further impedance estimation and geological interpretation.     

基于改进混沌果蝇优化小波阈值法地震信号随机噪声压制

由于野外采集地震资料往往带有较多的随机噪声,给资料解释造成困难。针对小波阈值去噪的阈值选取通常需要对信号进行先验估计,带有较强猜测性,阈值选取难以获得最优结果。本文提出基于改进混沌果蝇优化的小波阈值法,将基于广义交叉验证(GCV)函数设定为阈值选取目标函数,在混沌果蝇优化算法中引入调节系数实现对该目标函数的迭代寻优,在无先验信息前提下,获取最优小波阈值。通过将本文算法用于合成地震记录和实际地震记录进行去噪处理,并对比常用小波阈值去噪算法,证明了本文算法的有效性。     

地震资料信噪比估算方法改进

在存在相关干扰的地震资料中,用以往的方法估算信噪比(Signal-to-Noise),往往存在较大的误差。这里提出了利用F-K滤波分离相关干扰,然后用相关时移法估算有效信号,再利用有效信号与总干扰之能量比来计算信噪比。通过模型实验和实际资料试算证实,这种改进的信噪比估算方法,对于存在有相关干扰的资料,能够较准确地估算出真实信噪比。     

基于OC-Seislet变换的海洋涌浪噪声衰减方法

在海上地震资料采集过程中,涌浪噪声是一种常见的噪声干扰,这类噪声一般表现为低频、强能量、长周期,使用一般的方法很难在去噪的同时达到信号保真的效果。笔者针对该噪声的特征,选取了基于波动方程炮检距连续(offset continuation,OC)算子的OC-Seislet变换方法进行消噪处理;该方法应用OC算子来表征复杂波场,对含噪声数据进行压缩,在变换域通过软阈值处理实现信噪分离,再将结果反变换到数据域,从而达到去除涌浪噪声的目的。通过对模型数据和实际数据的处理,验证了OC-Seislet变换方法能够在去除原始数据中涌浪噪声的同时,最大程度地保护复杂构造下的地震波信息。     

在小波域中恢复白噪背景下探地雷达信号

针对实际中所观测到的探地雷达信号时常会被噪声污染的问题,根据小波分析和分形理论在多尺度分析和自相似本质上的一致性,从研究分数布朗运动小波系数的统计特性,分析信号和噪声对小波系数统计特性的影响,在探地雷达信号处理中引入小波分析和随机分形理论,提出了在小波域中,使用平滑因子恢复加性白噪背景下探地雷达信号。仿真实验表明,该方法能有效地恢复白噪背景下探地雷达信号,显著地提高了信噪比(由0 db提高到13.9 db)。