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基于经验模态分解(EMD)的小波熵阈值地震信号去噪 总被引：1，自引：0，他引：1
针对EMD阈值去噪算法中阈值由经验选取以及无法有效区分各固有模态函数上有用信息的不足,本文对各固有模态函数进行小波变换,对各层小波系数进行相关处理,以突出有效信息,抑制噪声;将细节系数的有效信号和突变点置零并等分为若干区间,选取小波熵最大子区间的高频小波系数平均值作为噪声方差计算得到阈值。该阈值选取方法依据小波熵的特点,自适应地根据对应尺度上信号自身的能量特征确定该尺度阈值。将该算法应用于仿真信号和实际地震信号去噪,结果表明该方法优于基于EMD的小波阈值去噪,在提高去噪效果的同时,也更好地保护有效信号。 相似文献
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基于小波变换的改进阈值函数自适应去噪方法 总被引：3，自引：2，他引：3
在多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上[3],用一种改进的阈值函数和自适应阈值选取算法相结合的方法,克服了硬阈值法不连续性和软阈值法有偏差的缺点。该方法能自动跟踪噪声,不同尺度自适应采用不同的阈值,可有效去除每一尺度上的噪声,保留有用信号,提高信噪比。仿真实验和地震资料处理结果表明,该方法去噪效果明显,可在各类消除随机噪声的信号处理中发挥作用。 相似文献
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《物探化探计算技术》2018,(6)
针对具有较强随机噪声干扰的地震波形无法准确拾取初至走时的问题,提出在运用自动拾取算法前对地震随机噪声进行压制处理的思想。采用完备集合经验模态分解(CEEMD)联合小波阈值对地震信号进行噪声压制,与小波阈值法的联合使用可有效改善CEEMD方法中直接舍弃部分IMF高频分量,造成去除高频噪声的同时也将相应分量上的有效信息一并去除,进而导致信号失真的问题。采用改进滑动时窗能量比联合AIC信息准则法对去噪后的地震波拾取初至走时,该方法首先根据改进滑动时窗能量比法识别地震事件并大致确定初至时刻,然后在该时刻前后取一时窗,使用AIC方法计算AR模型在该时窗范围内的极小值,得到精确的初至波走时。合成及实际地震资料处理结果表明,在拾取初至走时前进行地震随机噪声压制,可有效提高初至波走时的拾取精度。 相似文献
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深反射地震探测技术是研究地球深部地质结构最为有效的手段之一。受大地滤波作用的影响,地震波能量成指数衰减,造成深层有效反射能量弱,受背景噪声干扰严重,难以实现深部地质结构的准确成像。本文通过研究深反射地震数据在Shearlet域中各个尺度角度上有效信号和随机噪声的分布差异,发现在不同的尺度角度上地震信号受随机噪声的影响程度不同。进一步将深反射地震数据尺度角度域中的信噪比、Shearlet系数二范数及随机噪声残差作为阈值的估计参数,实现随尺度角度自适应的随机噪声压制方法,最大限度地去除随机噪声的影响。通过理论模型数据和实际深反射地震数据测试,验证了Shearlet域自适应阈值随机噪声压制方法可以有效地去除随机噪声干扰,提升地震剖面的整体信噪比,实现深层微弱反射信号的精准成像。 相似文献
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基于广义S变换的地震资料信噪分离方法 总被引：2，自引：0，他引：2
张晓峰 《物探化探计算技术》2010,32(5):480-483
基于S变换具有良好的时频聚焦性和分时分频性,将可灵活选取窗函数的广义S变换引入到地震信号去噪处理中,系统研究了广义S变换在地震资料信噪分离中的应用。首先对地震数据进行广义S变换,然后对含噪频率剖面选取适当阈值压制噪声干扰,提取有效信号,最后重构得到去噪后的记录。经合成记录和实际地震资料处理实验证明,该方法能有效地进行信噪分离,提高地震剖面信噪比和分辨率。 相似文献
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《物探化探计算技术》2021,(3)
通过小波变换与CEEMDAN相结合的方式对地震信号进行降噪处理,对小波分解的高频信号进行CEEMDAN分解,再根据自相关函数剔除高频IMF分量进行重构达到提取有效反射波,压制噪声干扰的目的,最后对信号进行小波重构并进行信噪比和均方差计算。结果表明,通过小波变换和CEEMDAN降噪后,有效地减少了噪声对于地震信号的影响,对于信噪比和分辨率都有提高。 相似文献
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由于随机噪声是一种频带较宽的干扰波,因此依靠单一的去噪处理方式往往难以获得清晰反映目标体的地震信息。小波变换能够较好的去除高斯噪声,保留有效波中、高频成分,提高记录的信噪比,但去除脉冲噪声的效果却并不理想;中值滤波具有良好的边缘保持特性,虽低频去噪声效果有限,但去除脉冲噪声效果明显。因此可利用二维小波变换与中值滤波优势互补的方法,进行叠前去噪处理,达到去除宽频随机噪声的目的。首先运用二维小波变换的理论,采用自适应门限阀值方法进行去噪,同时结合中值滤波方法联合去噪。模型与实际数据的应用效果表明,联合去噪方法可有效压制噪声能量、保留高频有效信号、提高地震记录信噪比与分辨率。 相似文献
10.
《物探化探计算技术》2020,(3)
近海浅剖数据采集时,环境中高频噪声会掺入到有效信号中造成干扰,降低浅剖数据的信噪比。基于小波变换和去噪的基本原理,选取db2函数为小波基函数,采用小波变换对近海浅剖信号进行降噪处理,频率分析结果表明,小波变换降噪法能有效地压制信号中的高频噪声,提高浅剖信号的信噪比,降低均方根误差,同时能够避免过度去噪的问题,实现浅剖信号降噪的目的。以江苏辐射沙脊群北部西洋的浅剖数据为实例,基于Matlab语言和小波工具箱,以db2小波基函数进行降噪处理,有效地压制了浅剖信号中3.5 kHz以上的高频噪声,浅剖数据的信噪比提高了2.04。 相似文献