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航空全张量磁力梯度测量数据中包含非常复杂的运动噪声,在频谱图中从低频至高频均有分布,并以白噪声为主,如何有效压制运动噪声是一个较大的挑战。传统的数字滤波只能滤除指定频段的噪声,对于混叠在全张量磁力梯度有用信号中的噪声不能有效分离。鉴于卡尔曼滤波是一种快速、高效和实时的最优估计方法,笔者将其应用到航空全张量磁力梯度数据处理中,搭建合理的状态方程和观测方程,通过模型实验验证了方法的有效性,结果显示全区噪声衰减因子优于0.92,即能够去除92%以上噪声成分,全区均方误差优于10 pT/m,可应用于航空全张量磁力梯度数据实时处理。 相似文献
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采用最优频率匹配法实现信号的频段滤波处理 总被引：2，自引：0，他引：2
介绍采用最优频率匹配法进行频段滤波的基本原理,通过实际声波的信号分离,考察分离后信号的声音效果,验证了最优频率匹配法的合理性与完整性,并将该方法成功地应用于某矿区井间声波成析成像信号的滤波处理。在此基础上,比较了该方法与常规滤波方法的异同;指出了它们之间的主要差别在于匹配滤波能够从整体上保持分离后信号的协调和各自的独立性,滤波后能够获得比较完整的频段信号和匹配滤波信号;匹配滤波与常规滤波的数值差异主要表现在滤波信号的两端。通过对声波CT信号的匹配滤波处理,实现了该矿区噪声信号的分类,提取了相应的特征参数。这些工作的开展为以后科学合理地进行信号分离,以及信号与噪声的定量化处理创造了条件。 相似文献
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基于小波变换的矿山微震信号滤波方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
基于小波变换的多尺度分析思想,针对矿山微震信号具有频带较宽、谱成分丰富的特性,提出了对不同频率范围的信号和噪声进行滤波处理的方法.利用该方法可将噪声与信号分离以及将不同频段信号分解,从而达到滤波的目的.实验结果表明,该小波变换方法能够有效去除微震异常信号的噪声,可应用于微震信号的预处理. 相似文献
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在探地雷达数据的采集过程中,受外界因素影响会不可避免地混入噪声,严重干扰有效回波的识别与解译。为此,利用双边滤波算法进行探地雷达数据的去噪处理,通过在探地雷达正演记录加入高斯白噪声来模拟实测的探地雷达记录,利用双边滤波器对含噪声的合成记录进行滤波处理,结果表明双边滤波算法能除去大部分高斯噪声,突出有效回波信息,峰值信噪比(PSNR)由初始的15.8451增加到22.1477。进一步将双边滤波器用于实测记录的滤波,从滤波结果来看,噪声除去效果较好,表明双边滤波器能有效应用于探地雷达数据的去噪处理。 相似文献
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《物探与化探》2015,(Z1)
为了有效地消除海洋重力异常测量值中存在的噪声干扰,提高重力异常值测量的精度,采用FIR数字低通滤波技术可以有效的剔除重力异常测量信号中包含的高频噪声成分,最大程度的还原真实重力异常值。本文重点介绍了数字滤波器的原理和设计方法,利用傅里叶变换分析测量信号中所包含的真实重力信号和噪声信号在不同频率下的分布和强度。在对原始重力异常值测量信号进行频谱分析的基础之上,提出利用频率采样的方法设计符合重力信号特点的低通滤波器,并结合已有的重力异常值测量数据对该方法进行实验验证。结果表明,利用该方法设计的滤波器可以有效地剔除高频噪声成分,滤波结果与标准值的误差在0~1 m Gal范围内。 相似文献
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利用小波包分析在时域和频域同时具有良好的局部化特性,对信号进行小波包变换后,用谱矩阵法计算质点的空间运动特性,构造相应的滤波函数,对分解后的信号进行滤波,将滤波结果用逆小波包变换进行重构,实现了滤除干扰、保留有用信号的目的,取得了非常满意的效果。 相似文献
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《物探与化探》2020,(3)
高效混叠采集技术可以实现多组激发源同时激发产生地震波场,大大提高采集效率,但是由于相邻激发源之间较短的等待时间,会使得地震数据产生严重的混叠干扰,影响地震数据成像质量。针对此问题,设计了一种改进型seislet域迭代阈值压制混叠噪声方法。该方法首先采用中值滤波对经过NMO后的混叠数据进行滤波,然后利用seislet域迭代阈值去噪技术提取剩余的有效信号,并和经过中值滤波后的结果相加,接着再利用混叠算子计算去混叠噪声后地震数据的伪分离结果,然后求取该伪分离数据和原始混叠地震数据的差值,再次重复上述步骤,将每步骤提取的剩余有效信号进行累加,直到信噪比达到期望值,输出最终压制混叠噪声的地震数据。通过数据验证,本文改进方法可以在压制混叠干扰的同时,有效的保护信号。 相似文献
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相比重力数据,重力张量数据通常包含更多的异常信息。本文根据重力数据与重力张量数据的关系,利用位场转化技术,将重力张量数据应用于传统的Parker-Oldenburg密度界面反演算法中。通过模型试验,证明了在网格间距较大或者数据存在一定噪音时,使用本文算法进行反演能得到更好的效果。实验结果说明利用重力张量数据可以有效地提高密度界面反演的分辨率。 相似文献
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航空重力测量以飞机为载体对重力场数据进行采集。由于气流、飞行状态及机体自身振动等因素的影响,航空重力测量原始数据含有大量的噪声,信噪比高达上万级分之一,因此从原始测量数据中获取弱小重力信号成为航空重力测量系统发展的一个技术难题。本文针对航空重力测量系统将通用卡尔曼滤波公式进行了适应性调整,建立了航空重力异常的数学模型,针对系统测量原理提出了卡尔曼滤波状态方程,解决了重力信号与差分GNSS信号匹配、航空重力弱小信号提取的难题。经过实测的航空重力测量数据验证,提出的航空重力数据解算方法能够高精度地解算出航空重力异常,且优于FIR低通滤波器(目前工程上采用)的解算结果,推进了航空重力弱信号提取技术的发展。 相似文献
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