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高密度3D3C资料多域分步噪声压制技术的应用

针对高密度宽方位3D3C地震资料处理要求,考虑有效信号与噪声在类型、时间、频率、数据域、处理步骤、地表区域等方面存在的差异,选择多域分步去噪策略,在不损害有效信号的前提下,首先使用十字排列锥形滤波去除面波、线性噪声,然后采用低频噪声编辑去除残余面波及低频噪声,接着进行分频去噪来去除各类随机噪声,最后去除折射波。从单炮记录和叠加剖面的监控显示上都证明了该方法的有效性,资料信噪比也得到提高。     

基于组合滤波的矿集区大地电磁信号去噪

针对矿集区大地电磁(MT)信号受环境噪声和人文噪声污染严重的问题,提出一种结合了经验模态分解(EMD)和数学形态学滤波的组合滤波方法,对矿集区大地电磁信号的时域信号进行滤波处理。介绍了方法原理和计算步骤,评估了该方法的去噪效果;在与小波变换去噪效果对比的基础上,用仿真实验验证了方法的可靠性,并对某矿集区的实测数据进行了去噪处理。结果表明,组合滤波方法充分利用了EMD多尺度分解及其可重构特性和数学形态学滤波方法的优点,在滤除噪声的同时为MT信号尽可能多地保留了有用信息。去噪后,估算的响应曲线方差减小到原来的一半,为进一步正确资料处理和地质解释提供了保障。     

基于完备经验模态分解自相关消噪技术的GNSS高精度动态变形监测研究

为了更好地消除混杂在变形序列中的噪声,利用完备经验模态分解（CEEMD）将形变信号自适应分解为不同尺度的振动模态。针对分解分量中信号和噪声区分标准不唯一的问题,构造一种CEEMD与自相关分析相结合的去噪算法,实现有效信号和随机信号的分离。将该算法应用在仿真实验和GNSS变形监测实测数据处理中,并与传统的小波去噪方法进行比较。结果表明,该算法避免了小波基选择带来的影响。