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消除叠后地震记录相干噪声的时-空变倾角KL变换 总被引：3，自引：0，他引：3
对常规KL变换和倾角扫描叠加KL变换用于去除地震剖面中相干噪声的情况进行了探讨,指出了它们的适用情况及局限性,并在此基础上提出了去除叠后地震记录中相干噪声的新方法———时空变倾角KL变换。使用该方法既能有效去除强相干噪声,又能较好保持有效信号同相轴的连续性。最后用合成剖面和实际剖面证明了该方法的有效性。 相似文献
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应用时空变—倾角扫描叠加KL变换提高地震资料信噪比 总被引：3，自引：0，他引：3
使用KL变换可去除地震资料中随机噪声和相干噪声，提高地震资料信噪比。但常规KL变换仅能加强水平方向同相轴，对倾斜或弯曲同相轴处理效果较差，且在处理大量数据时计算成本很高，在实际生产中难以广泛应用。一些文献中针对常规KL变换的两个缺陷进行了改进，即使用倾角扫描叠加KL变换和采用数据分块技术。作者在本文中将这两个方面的改进有机地结合起来，提出应用时空变－倾角扫描叠加KL变换对地震资料进行处理，并指出使用该方法时需要注意的一些问题。理论模型和实际资料处理效果表明，使用本方法可以克服常规KL变换的缺陷，有效改进剖面处理效果。 相似文献
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在地震记录中,随机噪声严重影响了有效信号的提取,为此必须进行消噪处理。这里首先使用小波包变换对不同频段的信号进行精细分离,有效信号和噪声经小波包分解后,其小波包系数将表现出不同特性,然后根据这种不同特性进行去噪处理,对小波包分析法处理后的剩余地震信号再进行KL(Karhunen-Loeve)变换,提取相关有效信号,最后对提取的有效信号进行中值滤波处理,进一步去除剩余噪声。经合成地震剖面和实际地震剖面处理实验证明,小波包分析、KL变换和中值滤波联合去噪方法,能有效地消除较强的随机噪声,提高地震剖面信噪比和分辨率。 相似文献
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常规KL变换叠后去噪仅能加强水平方向同相轴,对倾斜或弯曲同相轴处理效果较差,对能量较强的相干噪声去除效果不佳,且在处理大量数据时计算成本很高,在实际生产中难以广泛应用。本文针对常规KL变换的缺陷分别进行了三点改进:使用倾角扫描叠加KL变换,可在有效压制地震剖面噪声的同时,较好保持倾斜同相轴和弯曲同相轴;使用本文提出的时空变-倾角KL变换能去除能量较强的相干噪声;使用数据分块技术可减少运算量。模型测试和实际资料处理效果表明:改进后的KL变换适应性强,去噪效果大大改善。 相似文献
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探地雷达目标回波信号通常会受到串扰(或直达波)、随机噪声等的干扰,致使目标信号难以分辨。利用小波分析的时频局部化特性和多道探地雷达记录中直达波、目标回波信号以及随机噪声等的不同相关性,对探地雷达记录进行小波分解,得到多频段的小波剖面,再对不同频段的小波剖面做KL变换,实现了串扰抑制。通过实验数据和现场实测数据验证了该方法的有效性。 相似文献
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提出了在区域物探资料处理中的 KL 变换法,对区域物探数据进行 KL 变换、提取特征和重构数据,可以将随机噪声降低到最低限度。人工资料和实际资料表明:这种数字滤波方法效果很好,大大提高了物探数据的信噪比。 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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随机噪声是探地雷达(ground penetrating radar,GPR)数据处理存在的主要问题之一,直接影响到GPR数据后续处理及最终解释的准确性和可靠性。为了有效地去除随机噪声,同时更好地保留GPR信号的有效信息,本文提出基于Shearlet变换的GPR数据随机噪声去除方法。作为一种非自适应多尺度、多方向性的几何分析方法,Shearlet变换能够近乎最优地表示含奇异点的高维曲线。在Shearlet域,GPR数据能够得到更加稀疏的表示,通过阈值去噪的方法,有效地去除了随机噪声,使信噪比提高了4dB,最大程度地保留了GPR有效信号。利用理论和实际数据进行验证,体现了Shearlet变换阈值去噪方法的有效性和准确性。 相似文献
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基于压缩感知理论的缺失地震数据重构方法 总被引：1，自引：0，他引：1
压缩感知是一种新的理论,它打破常规尼奎斯特-香农采样定理的制约,利用信号的稀疏特性或可压缩特性,用较少的数据即可重构恢复完整的信号。建立了基于压缩感知理论的缺失地震数据重构模型。首先在与稀疏变换不相关的测量矩阵基础上引入一种约束矩阵,使地震数据的缺失满足或接近高斯随机分布;随机缺失的地震数据变换到稀疏域会产生很多与有效信号不相干的随机噪声,接着通过一种新的自适应阈值迭代算法可以很好地消除稀疏系数中的随机噪声干扰,经过逆稀疏变换即得到重构后的地震数据。Marmousi 2模型测试及实际地震资料处理均验证了该方法的可行性和有效性。重构缺失地震数据取得了较好的效果。 相似文献
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目前航磁异常的计算机检测手段单一,现有检测方法停留在定性研究的水平上,无法适应实际需要。为了克服这些局限性,将航磁异常计算机检测结果从定性水平提升到定量水平,这里提出了将图像处理中的离散KL变换方法应用于航磁轴向异常检测的新思想。经实地实例检验,效果良好,这一思想对研究航磁异常计算机检测有一定的借鉴意义。 相似文献
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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。 相似文献