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《地球物理学进展》2019,(6)
重力固体潮信号包括能量相对强的日波、半日波分量,和能量相对弱的长周期波分量.为了在能量差异大的谐波分量中,有效提取地震场景下的异常信息,本文根据重力固体潮信号的产生机理,提出了一种重力固体潮信号正交分解模型,将强弱不同的潮汐谐波分量,分解到不同的正交方向.同时利用一种新型智能优化算法,改进独立成分分析方法,有效分离出重力固体潮信号中对应于不同正交方向的独立成分.对独立成分分量的谱相关分析,可以揭示各谐波分量的调制关系,地震场景下的谐波分量间存在异常的调制信息.但自相关运算会使强的分量更强,而弱的分量更弱,湮没弱的异常调制信息.因此,本文采用独立成分间的互相关谱,可以更完整地提取出潮汐谐波的异常信息,在此基础上,通过对云南的地震实例分析,提取出重力固体潮信号中异常的调制信息,并引入了理论计算值做参考,凸出了实际重力固体潮信号中存在明显的异常信息,发现长周期谐波分量的误差率远远大于日波、半日波的误差率,说明相比于日波、半日波,长周期波能更好的反映重力固体潮信号存在的异常信息. 相似文献
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《地球物理学进展》2016,(5)
固体潮信号是地球自转在月球和太阳作用下产生的混合复杂信号.本文提出一个重力固体潮信号的正交分解模型,通过将重力固体潮信号谐波分量,分解在两个正交的方向上,以提取独立的谐波分量.为了实现这一分解,本文采用独立成分分析算法进行验证分析.独立成分分析主要用于提取信号中的独立成分,但一般的独立成分分析算法具有对初始值敏感,收敛较早熟等问题.本文利用分布估计算法的学习概率模型全局寻优,克服独立成分分析算法缺点.通过实验仿真分析,改进算法可将重力固体潮信号成功分离出以下独立的谐波状态:半日波信号、日波信号、长周期波信号.并且,这些分离出的独立成分与本文提出的重力固体潮信号正交分解模型一致,分别对应于模型中的正交谐波分量. 相似文献
4.
《地球物理学进展》2015,(6)
针对多分量地震数据具有信噪比低、波场比较复杂等特点,同时为了解决有效波和面波在低频带具有相关性且频带有重叠的部分.本文基于希尔伯特—黄变换(Hilbert—Huang transform,HHT)提出一种多分量地震数据去噪方法.HHT的核心部分是固有模态分解(Empirical mode composition method,EMD),它将地震信号自适应分解为各个尺度的固有模态函数(Intrinsic mode function,IMF);然后根据有效波和噪声分布在不同的分辨尺度范围内进行数据重构;对于一些尺度分布比较宽的,进行更加严格的EMD分解,以及通过瞬时参数阈值大小进行处理以达到更好的去噪效果.本文所做的工作主要针对多波资料中面波的处理,利用面波跟有效波的频率尺度和瞬时属性差异,从仿真数据、模型和实际地震数据进行面波的压制实验,取得了比较满意的压制效果,提高了地震资料的分辨率.也表明了该方法在多分量地震去噪处理中的可行性. 相似文献
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基于EMD的信号瞬时特征的小波分析方法 总被引：8，自引：1，他引：7
提出了一种基于EMD(Empirical Mode Decomposition)的信号瞬时特征的小波分析方法。用这种方法提取非平稳信号的瞬时频率和瞬时幅值分三个基本步骤：首先,用EMD把信号分解成IMF(Intrinsic Mode Function)分量;接着,对IMF分量进行小波分析,从小波系数的幅角函数中提取小波脊线;最后,从小波脊线中提取瞬时频率和瞬时幅值。通过对仿真信号的分析,验证了该方法能有效地分析非平稳信号。 相似文献
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在重力固体潮信号中,反映地球、太阳、月亮等天体相对运动的潮汐谐波是相互独立的.所以,在重力固体潮的谐波分析中,只有提取出谐波中的独立成分,才能与相应的天体潮汐谐波对应.据此,本文提出一个重力固体潮信号的分解模型.该模型描述地球自转产生的潮汐谐波与月球、太阳相对于地球轨道变化产生的潮汐谐波的正交分解关系.为了从信号处理的角度实现这一模型描述的正交分解关系,本文提出了一种基于单纯形邻域与多角色进化策略的智能优化算法的独立成分分析方法,对重力固体潮信号进行独立成分分析,有效地从重力固体潮信号中提取出三个独立分量:一个为反映月球、太阳相对于地球轨道变化产生的长周期波系分量,一个为反映地球自转产生的日波系分量,一个为反映地球自转产生的半日波系分量.最终,从这些分解出的独立分量中进一步提取出具体谐波成分. 相似文献
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应用包含在小波变换系数中的信号偏振信息,提出了一种确定单台三分向记录图中Ｐ波和Ｓ波震相的小波变换方法．主要的思路是寻找地震信号在不同尺度下小波变换系数的显著特性．通过对小波变换系数主成分的分析,得到不同尺度下的Ｐ波和Ｓ波识别因子,进而形成确定Ｐ波和Ｓ波初至的定位函数．通过对模拟资料和实际地震资料的分析,认为由小波变换方法形成的定位函数具有一定的抗噪声能力,在精确识别Ｐ波和Ｓ波初至方面是非常有效的．本文首先介绍了小波变换的基本概念和详细方法,然后应用小波变换对实际资料进行处理,并给出了研究结果． 相似文献
8.
地震信号中的随机噪声是一种干扰波,严重降低了地震信号的信噪比,并影响着资料的后续处理和分析.本文根据地震信号中有效信号和随机噪声的差异,结合分数阶B样条小波变换与高斯尺度混合模型提出了一种地震信号随机噪声压制方法.首先利用分数阶B样条小波变换将含噪地震信号映射到最优分数阶小波时频域内,然后对各小波子带系数分别建立高斯尺度混合模型,由贝叶斯方法估计出源地震信号小波系数,最后使用分数阶B样条小波逆变换重构得到降噪后的地震信号.利用本文方法对合成地震记录和实际地震信号进行降噪处理,实验结果表明本文方法能够有效地压制地震信号中的随机噪声,并且较好地保留了有效信号. 相似文献
9.
针对微震监测系统中煤岩破裂微震信号与爆破震动信号难以辨识的问题,提出了基于变分模态分解的微震信号特征提取及分类辨识方法。首先,采用VMD将原始信号分解为一系列按频率从高到低的变分模态分量,其次,提取各模态分量占原信号的能量百分比值构成特征向量,计算能量分布重心系数;最后,利用决策树桩法实现对煤岩破裂微震信号与爆破震动信号的分类辨识。实验结果表明:VMD可实现信号各分量的有效分离,其中,煤岩破裂微震信号的能量主要集中于u_4～u_6分量中,爆破震动信号的能量主要集中于u_1～u_3分量中,对比由能量分布特征向量降维后的能量分布重心系数,可实现对两类微震波形的分类辨识。通过与EMD、小波包分解方法的对比分析,验证了该方法的优越性。 相似文献
10.
联合小波变换与偏振分析自动拾取微地震P波到时 总被引：1，自引：0，他引：1
对微地震P波到时的自动拾取是微地震信号分析和数据处理的主要目标之一。基于小波变换的多尺度分析思想,对微地震信号进行小波处理后的小波系数代替原始信号,应用包含在小波变换系数中的信号偏振信息,提出了联合小波变换与偏振分析自动拾取微地震信号P波到时的方法。通过对嘉阳煤矿监测的实际微地震数据进行小波变换,用多尺度小波分解的各个尺度单支重构信号构成协方差矩阵,求解不同尺度协方差矩阵的最大特征值和次大特征值求取P波到时定位函数,实现P波到时的自动拾取,取得了满意的结果. 相似文献
11.
Dyadic wavelet analysis of PDA signals 总被引：3，自引：0，他引：3
The dyadic wavelet transform is used to analyze PDA measured signals in order to identify the CASE-damping factor, which may be directly calculated from the dyadic wavelet analysis, not from the correlation study; accordingly, the pile capacity may be more exactly estimated by the CASE method. The dyadic wavelet transform can decompose a PDA measured signal into an incident impact wave and a reflected impulse wave at the certain scale that are clearly shown on the wavelet transform graph. The relation between the incidence and the reflection has been established by a transfer function based on the dyadic wavelet transform and the one-dimensional wave equation, whose phase is the time delay between the incident and the reflected and whose magnitude is a function of the CASE-damping factor. An autocorrelation function analysis method is proposed to determine the time delay and to estimate the magnitude of the transfer function that is determined by the ratio of the maximum of the autocorrelation function to the second peak value represented the reflected wave on the autocorrelation function graph. Thus, the damping factor is finally determined. An analog signal, a PIT signal and five PDA signals demonstrate the proposed methods, by which the time delay, the CASE-damping factor, and pile capacity are determined. The damping factors and pile capacity are good agreement with those by CAPWAP. 相似文献
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针对电磁式可控震源地震数据的相关检测,研究发现,在地下结构复杂、基板-大地耦合不佳时,常规方法——基于震源控制信号或基板附近信号作为参考信号检测得到的地震记录中,存在子波到时误差和虚假多次波问题.本文分析了上述问题的理论原因,并提出基于重构激发信号的相关检测参考信号方法(Correlation Detection Reference Signal Based on the Reconstructed Excitation Signal,CDRSBRES).首先,利用直达波与其他地震波到时不一致的特点,从震源基板附近信号中分离、提取直达波.然后,利用直达波重构震源激发信号并作为参考信号对地震数据进行相关检测.最后,应用谱白化技术提高检测结果质量.数值模拟研究表明,重构激发信号与理想激发信号的相关系数为0.9869,达到高度线性相关,CDRSBRES方法检测的地震记录在子波到时和波形特征上均与模型相符.随后,在某金属矿区开展了可控震源对比实验.与液压式可控震源MiniVib T15000检测结果相比,电磁式可控震源PHVS 500的检测结果中:基于震源控制信号的检测结果存在子波到时误差约0.012s,对应垂向精度误差约11.16m;基于基板附近信号的检测结果部分区域出现虚假多次波,信噪比降低;而CDRSBRES方法的检测结果子波到时误差约0.001s,对应垂向精度误差约0.93m,波形特征一致,相同区域无虚假多次波.综上,本方法适用于电磁式可控震源地震数据的高精度检测,尤其对于地下结构复杂区域的高分辨率地震勘探具有重要意义. 相似文献
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小波模极大值去噪算法中将高频小波系数全部当做噪声处理, 忽略了高频小波系数中仍含有的有用信息, 从而导致了模极大值传播点错选现象以及计算出的噪声方差中仍含有用信息． 针对这些问题, 提出了小波熵与相关性相结合的小波模极大值去噪算法． 将高频小波系数进行相关处理, 确定有效信号的位置; 将最大尺度上的高频小波系数划分成若干个小区间, 计算各区间小波熵; 以小波熵最大区间的高频小波系数的平均值作为噪声方差, 根据Donoho提出的阈值公式计算最大尺度上的阈值; 经阈值比较得到的模极大值点位置与相关处理得到的有用信息的位置进行比较, 保留相同位置的模极大值, 剔除位置不同由噪声引起的模极大值点; 采用即兴(Adhoc)算法逐级搜索各尺度上的模极大值, 并用交替投影算法进行重构． 该算法实现了阈值的自适应选取, 并有效解决了去除错选模极大值传播点的问题． 将本算法和传统去噪方法用于仿真信号处理中, 经对比分析验证了本算法的有效性． 相似文献
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针对东营凹陷滩坝砂岩薄砂体的预测识别问题,研究了复小波匹配追踪方法.从地震信号morlet小波分解及重构分析入手,讨论了重构地震信号时关于频率、振幅、相位及时移参数的选取方法及其具体的选取变量.并就关键的振幅参数,研究了改善的计算方法.常规的匹配追踪算法扫描地震信号的所有时间点和频率.在本文中,为了改善时频分辨率,采用局部扫描主频和子波的时间延迟.在具体实现过程中,采用计算地震信号的平均瞬时频率和地震信号的瞬时包络处的时间,做为采样频率和时间采样点,得到与地震信号最佳相关的子波.对研究的方法从理论模型和实际资料进行了论证分析,证明理论上正确合理,实际应用效果显著. 相似文献
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在地震勘探领域,随机噪声一直是影响地震信号信噪比的主要因素之一,如何从被干扰的地震信号中有效去除随机噪声并保护有用信号具有重要的意义.针对经典小波变换在计算效率方面的缺陷,本文推荐应用提升算法实现第二代小波变换的构建,分析和对比了提升算法(Lifting Scheme)下不同小波变换方法的特性,选取更加符合小波域去噪原理的CDF 9/7双正交小波变换作为基本算法,同时应用了简单、有效的百分位数(Percentiles)软阈值进行信噪分离.通过理论模型处理,本方法可以在去噪能力和保护有用信号之间找到很好的平衡点.实际剖面的处理效果表明,此方法不仅能有效的滤除随机噪声,而且很好地保护有用信号,提高地震数据分析的精确性. 相似文献
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Using wavelet‐domain adaptive filtering to improve signal‐to‐noise ratio of nuclear magnetic resonance log data from tight gas sands 
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下载免费PDF全文 In tight gas sands, the signal‐to‐noise ratio of nuclear magnetic resonance log data is usually low, which limits the application of nuclear magnetic resonance logs in this type of reservoir. This project uses the method of wavelet‐domain adaptive filtering to denoise the nuclear magnetic resonance log data from tight gas sands. The principles of the maximum correlation coefficient and the minimum root mean square error are used to decide on the optimal basis function for wavelet transformation. The feasibility and the effectiveness of this method are verified by analysing the numerical simulation results and core experimental data. Compared with the wavelet thresholding denoise method, this adaptive filtering method is more effective in noise filtering, which can improve the signal‐to‐noise ratio of nuclear magnetic resonance data and the inversion precision of transverse relaxation time T2 spectrum. The application of this method to nuclear magnetic resonance logs shows that this method not only can improve the accuracy of nuclear magnetic resonance porosity but also can enhance the recognition ability of tight gas sands in nuclear magnetic resonance logs. 相似文献
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小波阈值方法中硬、软阈值方法是地震信号降噪常用方法,但容易造成信号中高频信息丢失导致地震误判和漏判情况发生。小波综合阈值方法继承和发展了硬、软阈值降噪方法的优点,对信号高频部分用硬阈值方法,以提高高频信号能量,对信号低频部分用软阈值方法,提高信号降噪能力的同时保证信号连续性和光滑性。利用噪声信号小波系数小和地震信号小波系数大的特征,进行雷克子波降噪仿真实验和实际地震信号降噪实验。仿真实验表明,小波综合阈值方法降噪后波形MSE值最小,且降噪后与原信号波形最近似,降噪后波形高频部分能量增强且抑制低频部分能量。最后,对实际采集的地震信号进行降噪处理,处理后信号中能量增强被压制,利用处理后的信号可得到地震的初至时间。 相似文献