重构小波阈值函数在信号去噪中的应用与研究

实际工程应用中,通过物理手段采集到的信号都带有噪声信息,这样就会淹没很多有用信号,传统的“带通、低通、高通”滤波技术往往显得无能为力,因此提取有用的特征信息就需要对原始信号进行去噪。常用的小波阈值去噪（硬、软阈值函数）方法,含有诸多缺点,本文在其基础上重新构造了一个新的阈值函数。在MTALAB（2014a）环境下,用传统的硬、软阈值函数及重构阈值函数对混入高斯白噪声信号进行去噪仿真分析,结果表明,重构的阈值函数处理的信号效果更好,更清晰。     

北京地区气候变量的多分形特征研究

在气候系统的变量时间序列中往往存在着不同尺度间的自相似结构,这种自相似结构,又称为分形的特征.本文运用多分形去趋势波动分析方法(MF-DFA),分析北京市近50年来不同气象变量的逐日序列,并用一个扩展的二项式串级模式来分别估计其多分形谱.结果表明,平均气温等变量表现出多重分形的特征,并且多分形谱宽一致.而气温日较差和日照时数则表现出单分形的特征.且这种分形特征与长程记忆性相关,为中长期气候预测提供了理论基础.     

电性源时域地空电磁数据小波去噪方法研究

基于飞艇的时间域地空电磁探测系统,具有勘探深度大、效率高、空间分辨率高、飞行控制容易等优势.但在低空飞行测量过程中,飞艇飞行高度、航迹、姿态等受风向、大气气流、地形、地面局部温度场变化等影响而发生变化,导致固定在艇囊前端的接收线圈发生运动,切割大地磁场,产生了电磁噪声、运动噪声、基线漂移等,从而影响电磁数据的电阻率成像质量.因此,研究地空电磁信号中多种噪声的去除方法,对数据的反演解释非常重要.由于地空电磁信号中有效信号频带与部分噪声频带相重叠,使用传统滤波或消噪方法具有一定局限性.因此,本文提出一种综合小波去噪法:根据地空电磁信号的特点,采用sym8小波基;基于小波多分辨率分析原理,利用小波高尺度近似分量估计基线漂移,以校正电磁数据中的基线;基于小波阈值收缩原理,采用5层小波分解、极小极大阈值配合硬收缩函数的消噪方法,来压制数据中的其余噪声.最后,通过异常环模型的理论响应和实测数据进行算法的验证,结果表明这种综合消噪法对多种噪声均有很好的抑制作用,是一种实用有效的时间域地空电磁数据消噪方法.     

希尔伯特—黄变换(HHT)在EH-4数据去噪处理中的应用

工频噪声源于社会生产活动中产生的电磁噪声,常会造成视电阻率曲线病态或发散。为了提高数据处理与解释的精度,本文针对EH-4数据中常见的工频噪声,采用希尔伯特—黄变换进行去噪处理,通过对实际数据的时间序列处理分析可知,该方法利用数据自身的时间尺度特征自适应地分解信号,能够很好地去除工频噪声,为大地电磁信号的去噪提供了一条有效的路径。另外,本文还针对经验模态分解过程中产生严重的模态混叠及“端点效应”进行分析,运用聚合经验模态(EEMD)对仿真信号及实测数据的时间序列进行分解,有效地解决了模态混叠等问题。     

基于无抽样小波的遥感影像薄云检测与去除

针对全色波段遥感影像提出了一种基于无抽样小波变换的薄云去除算法。对实际的卫星影像和航空影像所进行的试验结果表明,该方法是十分有效的。     

宽频宽方位处理技术在淮北矿区全数字高密度地震勘探中的应用

与常规三维地震勘探相比,全数字高密度地震勘探采用高横纵比、宽方位观测系统,使用单点数字检波器接收。宽方位地震勘探有利于高陡构造和复杂断块成像,但存在各向异性问题,而单点数字检波器地震信号频带宽、保幅性好、噪声强。为了充分发挥全数字高密度地震资料优势,克服其缺点,必须将宽频、宽方位处理技术运用到煤炭高密度三维地震数据处理中,以提升数据处理效果。以淮北矿区全数字高密度地震资料为基础,针对淮北矿区地质构造复杂特点,以叠前保幅去噪、振幅补偿、OVT处理技术以及全方位角偏移成像技术为重点,开展了煤炭全数字高密度地震资料的宽频、宽方位处理技术研究。结果表明：保幅去噪在几乎不损伤有效信号的前提下实现了对噪声的有效压制,振幅补偿恢复了地震信号高低频能量的损失,宽方位处理不仅消除了各向异性影响,改善了成像效果,还获得了丰富的叠前数据。宽频宽方位处理技术是全数字高密度地震资料处理的必要手段,其处理成果比常规处理成果频带更宽,对复杂构造成像更好,分辨率更高,能够实现煤田复杂地质条件地震资料精细成像。     

测井声波时差反演重构技术研究及应用

利用测井声波时差、自然电位和伽玛重构声波时差,分析了以上3种曲线结果对地质体响应方面的机制差异,给出了这些曲线的深度相对移动校正的方法。研究了多条测井曲线去噪的协方差矩阵特征向量滤波方法。在此基础上,利用小波多尺度分解技术进行声波时差曲线重构。在分析这3种测井曲线不同尺度小波分解结果的信号和噪音特点后,利用相邻分解尺度相关滤波技术,对各种曲线的小尺度(高频)分解结果进行滤波处理。为保证重构声波曲线的真实性,深入分析了多曲线、多尺度分解结果的冗余性(相关性)问题;利用特征值技术,对高频多尺度分解分量进行了非相关(正交)分析,最后实现了声波时差曲线的重构,并对重构结果与钻井岩心录井资料进行了对比验证,重构后的声波曲线在区分砂、泥岩性分辨率方面具有明显的提高     

基于探地雷达信号处理的小波基选取研究

针对探地雷达信号处理和分析时小波基选取存在的问题,本文在分析探地雷达信号特点的基础上,首先从理论上讨论小波基的选取准则,然后再从实验角度进行对比、判别,认为在进行小波分解和重构时应该分别选择不同的小波基函数进行处理,这样可以保证重构信号的精确度,增强对信号的处理能力,从而也突破了以往分解与重构时都采用同一个小波基进行处理的做法.最后通过实际资料的处理,指出bior2.6小波基在进行雷达信号处理时效果最佳,不仅去噪彻底,而且能够保留有效信号的高频部分,提高信号的分辨率和信噪比,为后续解释工作打好了基础.     

泰森多边形在地质数据去丛聚中的应用

钻井总是被优先设计在有利储层的部位,导致获取的地质数据分布不均匀.为了使地质数据的统计结果更客观地反映实际情况,需要对地质数据进行去丛聚处理,其核心思想就是给密集的数据赋较小的权值,给稀疏的数据赋较大的权值.笔者用泰森多边形法求取钻井的控制范围,以此确定该井数据统计时的权值大小,为多边形去丛聚法中多边形的确定提供了新思路.应用本方法对石南油田某井区的孔隙度分布进行了分析,验证了该方法的可行性.     

基于曲波变换的航空电磁数据去噪方法研究

航空电磁法作为一种地形复杂地区资源探测的有效方法,近年来得到了广泛的应用.然而,由于系统所处的动态环境,噪声干扰严重.为了改善航空电磁数据质量,提高地下电性反演的准确性,需要研发相关去噪技术.传统航电去噪大多针对特定噪声或单一测线上的信号进行处理,难以兼顾相邻测线之间观测信号的相关性.本文采用曲波变换进行二维航空电磁数据去噪.由于曲波变换具有多尺度和多方向性特征,可以在对噪声精细分析的基础上进行有效去除,同时还保证了整个测区内信号的相关性.进而,我们提出Sigmoid阈值函数对传统阈值函数进行改进,以进一步改善去噪效果.为了验证曲波变换方法对航空电磁数据去噪的有效性,将曲波变换和传统去噪方法分别应用于理论模型和实测数据进行对比.试验证明本文曲波变换用于航空电磁数据去噪具有明显的优越性.