首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 448 毫秒
1.
探地雷达信号特征分析和分辨率提高方法研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
探地雷达信号的奇异点或突变点作为雷达信号的重要特征通常反映介质重要信息,如电性变化界面或异常体等。分析了探地雷达信号在Hilbert变换下,利用小波变换确定探地雷达信号奇异点位置的方法。解决了传统傅立叶变换只能从整体检测探地雷达信号奇异性的局限性。并且由于小波变换良好的时频局部化特性,进一步讨论了其在提高探地雷达信号分辨率的研究中的应用。  相似文献   

2.
用连续小波变换分析探地雷达回波信号   总被引:5,自引:1,他引:4  
詹毅  李修忠  梁昌洪  岳元俊 《物探与化探》1999,23(6):443-447,453
脉冲探地雷达回波信号是典型的非平稳、非线性信号.本文通过连续小波变换,对地下圆柱目标实测结果进行分析,得到了目标冲击响应的典型波形特征.分析结果证明,这种方法可以有效地用于目标检测,时延估计等脉冲探地雷达信号处理中的关键问题  相似文献   

3.
Hilbert变换为基础的信号分析方法丰富了探地雷达的观测参数,为数据处理提供了更多依据。Hilbert变换针对的是“窄带”信号,对噪声非常敏感,而探地雷达信号不可避免存在噪声,且在频散介质中传播发生频散,其信号有一定的带宽。应用时一频性质较好的小波变换定义相位,较好的克服了这些问题,该方法采用连续复小波变换将探地雷达信号分解为实部和虚部,进而定义相位。  相似文献   

4.
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   

5.
小波变换、经验模态分解、奇异值分解是提高探地雷达数据信噪比、突出深部异常的有效手段。笔者提出一种快速的短时傅里叶变换技术,对探地雷达噪声信号进行解译,利用雷达发射信号与噪声信号的频谱差异提高雷达数据的信噪比;并以数值算例进行验证,分别从单道波信号的频率能量差异,主频等值分布差异等方面详细分析了该方法与小波变换、经验模态分解方法的优势。结果表明,短时傅里叶分析技术能实现探地雷达数据的快速解译,为探地雷数据的反演成像提供更精确的约束条件。  相似文献   

6.
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。  相似文献   

7.
探地雷达数据的S变换时频分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
S变换自问世以来,凭借其优越性已经被广泛地应用于数字信号处理中。对模拟的探地雷达数据和实测的探地雷达数据进行S变换时频分析。其中探地雷达数据的模拟采用时域有限差分法,地电模型为层状介质,通过S变换时频分析,可以更有效地区分薄层状介质。对实测的探地雷达数据进行S变换时频分析,去除了部分噪音干扰,突出有效信号,图像更直观,易于图像的解译。  相似文献   

8.
利用小波系数可以表示小波函数与分析信号的逼近程度这一原理,采用了对不同尺度下小波系数进行叠加的方法,对比9种小波函数,发现应用Mexh小波可以去除探地雷达信号中的高频噪声并放大有效信号,从而为探地雷达信号经传统数据处理方法处理后判定疑似异常位置进一步确定提供依据。  相似文献   

9.
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)。  相似文献   

10.
基于小波变换的探地雷达弱信号增强   总被引:3,自引:0,他引:3  
弱信号增强处理是探地雷达数据处理中的一个重要环节,而且是探地雷达数据处理难以解决的问题.弱信号在两方面使其不易于直接从探测剖面上识别出来:一是本身信号强度小且受到随机噪声的干扰; 二是存在浅部强信号的明显反差,视图上难以识别.本文根据小波变换的特征提出一种信号增强方法,即多尺度小波变换信号增强法.从理论上分析该方法增强深部弱信号强度及提高弱信号可识别能力的基本原理, 并通过实例应用说明方法的实用效果.  相似文献   

11.
为了对比分析小波变换和S变换在计算瑞雷波频散曲线时的精度,通过设计两层介质和六层介质模型,采用交错网格高阶有限差分方法对两个模型进行正演模拟,利用F-K法分离出时间—空间域不同模态的瑞雷波记录,再采用小波变换和S变换计算出不同模态的瑞雷波频散曲线,分别与理论值进行对比分析,最后利用两种方法对实际资料进行处理。结果表明:利用小波变换计算得到的频散曲线在低频段误差相对较大,S变换计算得到的频散曲线精度总体高于小波变换。  相似文献   

12.
小波时频能量谱是在小波变换时频分析基础上 ,计算小波频谱能量。将小波变换时频能量谱技术与层序地层学理论相结合 ,以寻找不同类型沉积旋回与小波能量谱之间的对应关系 ,为地震层序的划分以及沉积相分析提供理论依据。通过对理论模型和实际资料的计算表明 ,小波时频能量谱方法分析研究沉积旋回体是可行的 ,可揭示地下沉积旋回体相关信息 ,有利于研究沉积旋回体的内部结构和物质成分的分布  相似文献   

13.
测井多尺度分析方法用于层序地层划分研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
测井数据包含了丰富的地质信息,是研究地层多尺度沉积旋回的主要资料.本文阐述了小波变换及多尺度分析方法,探讨了测井多尺度分析方法在层序地层划分中的应用.以东营凹陷某井为例,选取Morlet小波基函数对GR测井曲线进行连续小波变换,将测井信号与深度的关系转换为与深度和尺度域的变化关系.通过研究多种伸缩尺度下小波系数曲线表现出的周期性振荡特征,并结合不同测井曲线多尺度分解后的高频信号特征,划分出各级层序界面,与传统方法所划分的界面基本一致.  相似文献   

14.
利用小波变换提高煤层厚度的分辨能力   总被引:5,自引:5,他引:0  
作者在本文中根据地震子波的特点,将Morlet小波予以改造,并用于地震资料的处理,在小波处理后的高尺度地震剖面地分辨煤层顶,底板反射波,对于煤层厚度的解释具有重要的参考价值,因此,修改后的小波和小波变换有较好的应用前景。  相似文献   

15.
为提高地震瞬时属性的计算精度,针对薄层反射地震信号含有快速变化的振幅和频率分量的特点,研究了新的分析小波即三参数小波,基于三参数小波变换,提出了在相空间计算地震瞬时属性的方法。三参数小波有三个可调参数,对信号做小波分析时有很高的自由度,能够很好地匹配地震子波或给定的有效信号,三参数小波与BMSW小波或其他小波相比,具有更好的时域局部化性质。实际地震资料的应用效果表明,三参数小波变换地震瞬时属性比Hilbert变换瞬时属性有更高的信噪比和分辨率,基于三参数小波变换的地震瞬时属性分析方法是识别薄层砂体的有效手段。  相似文献   

16.
刘俊成  赵强 《世界地质》2017,36(2):570-578
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。  相似文献   

17.
瞬变电磁法数据提取纯异常方法技术   总被引:2,自引:0,他引:2  
雷达 《物探与化探》2004,28(4):320-322
在瞬变电磁法数据处理中,借鉴小波分析的"自适应性"和"数学显微镜性质"的特点,提出了特殊的TEM数据二维小波变换处理方法和流程,并编制了可视化处理软件,其核心是利用计算出的异常Lipschiz指数α的正负变化区分正常场和异常场,从而有效地从TEM数据中提取纯异常。选取某铜镍矿上实测的TEM资料进行了处理,获得了令人满意的效果。  相似文献   

18.
井约束下的小波变换提高地震资料分辨率   总被引:3,自引:0,他引:3  
王继辉  付雷  王慧玲 《世界地质》2001,20(2):195-201
小波变换同时有在时间域和频率域对信号进行局部化的特点,使其在地震资料处理中越来越发挥较大的作用。小波变换增频的幅度与地震资料有效频带的宽度有直接联系,即地震资料的有效频带越宽,剖面主频增加的幅度也就越大。通过理论和实际资料的应用表明,在井声波曲线的约束下,利用小波变换提高地震资料分辨率的幅度可以得到合理控制,大大增加了资料的可信度。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号