利用分段时频峰值滤波法抑制磁共振全波信号随机噪声

磁共振信号极其微弱,容易受到周围环境中各种电磁噪声干扰.其中随机噪声,由于频带宽、不规则、无规律、与有效信号混叠,难以抑制.近年来,采用数量级为10⁴~10⁵ Hz采样频率收录的全波磁共振信号,以其携带丰富全面的信息量,为数据处理及解释提供了更多的潜能.然而,只要随机噪声的幅度大于信号幅度,拟合得到的信号特征参数准确度就会降低.目前普遍采用的数据叠加方法仅能抑制部分随机噪声,且需要多次采集信号,探测效率低.本文针对全波磁共振信号采样点数多和信号非线性强的特点,提出采用分段时频峰值滤波（STFPF）法消噪,将全波磁共振信号分成若干段,编码为解析信号的瞬时频率,采用短窗长PWVD计算解析信号的时频分布,利用时频分布沿瞬时频率集中的特性,通过提取时频分布的峰值获得信号的无偏估计,达到抑制全波磁共振信号随机噪声的目的.为了验证消噪效果,与传统叠加法进行对比分析,仿真结果表明,对于单次采集信号,信噪比低至-5 dB时,STFPF方法依然能有效抑制信号中的随机噪声,消除随机噪声后信噪比提高23.19 dB,信号的初始振幅拟合误差为3.03%,平均横向弛豫时间拟合误差为2.7%,消噪效果优于传统叠加法,且由于无需多次采集磁共振信号,可有效提高探测效率.模型数据的反演解释进一步验证了STFPF方法的有效性,本文研究结果为实际数据处理奠定了良好的基础.     

一种神经网络改进小波的地震数据随机噪声去除方法

地震资料的有效信号反射弱,且易受多次波的影响,不可避免地存在随机噪声干扰。提出一种基于神经网络改进小波的地震数据随机噪声去除方法,采用神经网络模型,识别出随机噪声信号,对该信号进行小波包分解,获取多类别随机噪声信号,采用级联BP神经网络模型提取出多类别随机噪声信号,实现地震数据的随机信号压制。实验结果显示,这种改进小波方法对地震数据随机噪声信号的去噪效果较好,在复杂沉积地质结构被探测介质的地震数据随机噪声压制方面具有较强的适用性。     

基于IR—ADMM组合技术对地震随机噪声的压制

稀疏表示是一种现行有效的随机噪声压制方法,常采用交替方向乘子法逐道分解地震信号,但实际应用中交替方向乘子法计算效率高但精度不足,难以满足高保真地震数据处理的要求。通过结合迭代重加权和交替方向乘子法2种算法,提出了一种新的基于迭代重加权交替方向乘子法的联合稀疏表示方法,兼具收敛速度快和重建精度高的优点。共偏移距道集地震数据具有水平同相轴结构,满足共稀疏性条件,将联合稀疏表示算法应用于共偏移距道集就能够利用信号的空间相干性,提高去噪算法性能。理论和实际资料试算结果表明,所提算法具有较好的应用效果。     

小波变换方法在地震资料噪声消除中的应用

小波变换方法由于具有同时在时间域与频率域分析的特点,在信号的分析处理方面得到了广泛的应用,将其应用于地震信号噪声的处理,有着更好的应用前景和研究价值.笔者的研究工作主要围绕小波变换消噪过程中阈值方法的选择及阈值的选取,同时将一维小波方法与F-K滤波方法、二维小波方法与F-K方法以及这3种方法结合起来进行噪声的去除,用于实际数据处理,效果较好.     

利用LOG算子和改进相干算法提高地震资料分辨率

利用LOG算子和改进相干算法相结合可提高地震资料分辨率。模型数据与实际数据的应用效果证明, 该方法同其他方法相比, 具有较强的信噪分离作用, 能有效提高地震资料分辨率。     

基于小波变换的地震信号分时分频相关去噪

介绍了Donoho的小波域阈值去噪处理方法,提出了对小波变换尺度上小波系数进行分时分频相关处理去噪后,再重构小波系数的方法,以去除大部分随机噪声。然后,再对重构后地震剖面进行小波域阈值去噪处理。结果表明,使用上述新方法可以有效改善地震剖面处理效果,提高信噪比。      

改进的曲波变换及全变差联合去噪技术

运用常规的基于曲波变换和全变差的联合去噪技术,可以有效地衰减随机噪声,较好地克服使用曲波变换带来的强能量团以及在同相轴边缘产生的不光滑现象,但是这种常规的联合去噪方法对有效信号有一定的损害。笔者采用一种多尺度多方向改进的Donoho阈值去噪思想,较好地克服了常规的联合去噪方法的缺陷,保护了有效信号。该方法在应用曲波变换去噪时,对每一个尺度的每一个方向都选取一个合适的阈值因子,而不是常规的方法对整个曲波系数矩阵只选取一个固定比例的阈值因子。理论模型与实际资料的处理结果表明,该技术最大限度地保留了地震数据的有效信号,在地震资料处理中具有较好的应用前景。     

结合曲波变换的焦点变换在地震数据去噪和插值中的应用

为了更好地衰减地震数据中的随机噪声,以及更加精确地对缺失地震数据进行重构,在自由表面多次波的反馈迭代方法中,用多维加权互相关替换多维加权褶积,即焦点变换方法.该方法为全数据驱动过程,不需要任何地下信息,尤其当地下地质体比较复杂并且需要考虑的各种信息较多时.为了改善传统基于最小平方计算的焦点变换有效信号聚焦不够集中地效果,笔者提出将三维曲波变换与焦点变换结合,并采用L1范数最优化求解.模型及实测资料试验证明,联合三维曲波变换与焦点变换在地震数据随机噪声衰减中聚焦点有效信号更加集中,切除噪声后有效信号保存更完整;对缺失地震数据的重构更加完整和精细,并且有效保存了高频信息.     

用时频峰值滤波方法消减地震勘探资料中随机噪声的初步研究

时频峰值滤波算法是一种新颖的基于时频分析的信号增强算法,能够有效地消除随机噪声,恢复有效波信息.本文将这种时频分析算法用于消除地震勘探资料中的随机噪声,对淹没于随机噪声下的40道共炮点记录进行时频峰值滤波,恢复出来的共炮点记录可以清楚地表现原始记录同相轴的位置.经过对40道中任选两道（即第21道和第7道）滤波前后的子波形态Wigner\|Ville分布、傅立叶振幅谱等的比较,可知仅在谷值和峰值点误差较大,子波带宽相对误差小于25％.仿真试验表明信噪比可达－7dB,说明该方法可以有效地消减地震资料中的随机噪声.     

多震源地震数据偏移成像方法

多震源地震技术是一种高效的地震数据采集方法技术,得到的地震记录是来自多个震源的混合地震数据.本文在多震源波场传播理论和地震波场满足线性叠加原理的基础上,提出了两种多震源地震数据的偏移成像方法.第一种方法是首先对多震源地震数据进行分离,得到各个单震源的地震数据,然后再利用常规的偏移成像方法进行处理;第二种方法是多震源地震数据的直接偏移成像.把本文提出的多震源偏移成像方法应用于数值模拟的多震源地震数据,验证了本文方法的正确性和有效性,直接偏移成像方法较分离后再偏移方法具有更高的计算效率.