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运用常规的基于曲波变换和全变差的联合去噪技术,可以有效地衰减随机噪声,较好地克服使用曲波变换带来的强能量团以及在同相轴边缘产生的不光滑现象,但是这种常规的联合去噪方法对有效信号有一定的损害。笔者采用一种多尺度多方向改进的Donoho阈值去噪思想,较好地克服了常规的联合去噪方法的缺陷,保护了有效信号。该方法在应用曲波变换去噪时,对每一个尺度的每一个方向都选取一个合适的阈值因子,而不是常规的方法对整个曲波系数矩阵只选取一个固定比例的阈值因子。理论模型与实际资料的处理结果表明,该技术最大限度地保留了地震数据的有效信号,在地震资料处理中具有较好的应用前景。 相似文献
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随着高精度地震勘探技术的发展,利用高保真的方法提高地震资料信噪比成为了去噪处理的关键。曲波域阈值法能够有效地压制随机噪声,但易产生伪吉布斯震荡现象,造成信号局部畸变,从而影响处理效果。针对这一问题,提出一种基于压缩感知理论（Compressing Sensing,简称CS）的地震信号去噪方法,该方法利用随机噪声和有效信号在曲波稀疏域稀疏表征的差异来分离随机噪声。其实现步骤为:将地震数据变换到曲波域;利用压缩感知理论和全变差正则化算法重构曲波系数;曲波逆变换得到压制噪声后的重构地震数据。理论模型和实际资料应用表明,该方法能够很好规避伪吉布斯现象带来的信号失真问题,进一步提高了资料的信噪比。 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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为了重磁数据中有效信号的分离与提取,本文研究了最近十几年发展起来的一种方法:曲波变换方法(Curvelet transform method)。从曲波变换的基本原理入手,通过重力位场理论模型数据分析了曲波变换的多尺度分解重构能力,并且利用加噪理论模型数据分析了曲波变换的阈值去噪能力,此外,还使用曲波变换对南岭东部地区布格重力异常资料进行了有效信号提取。结果验证了该方法可同时适用于位场数据的分解和去噪处理研究,为重磁数据多尺度分析处理提供参考,也为实际资料数据提供一定的指示作用。 相似文献
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缺失地震数据重构恢复是后期地震资料处理取得良好效果的前提.笔者通过研究稀疏变换(F-K变换、Curvelet变换)与最近流行的压缩感知理论,将两者结合起来,建立基于稀疏变换的地震数据重构模型.F-K变换是将地震数据由时间—空间域变换到稀疏域频率—波数域,Curvelet变换由于其良好的方向性、局部性以及各向异性,能够将地震数据进行更优的稀疏表达.基于重构模型,分别采用这两种稀疏变换对地震数据进行重构,并且比较两者的重构效果,证实Curvelet变换重构效果优于F-K变换.最终通过Marmousi2模型以及实际地震资料处理分析,证明该重构模型的正确性和有效性. 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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传统的地震数据采样必须遵循奈奎斯特采样定理,而野外数据采样可能由于地震道缺失或者勘探成本限制,不一定满足采样定理的要求,因此需要进行叠前数据重建,以满足后续处理的要求。为此,笔者提出一种基于复值曲波变换和凸集投影算法(POCS)的地震数据重建方法。首先引入凸集投影算法和能够刻画地震数据局部化特征的复值曲波变换,在重建过程中针对传统阈值参数收敛速度较慢的缺点,提出了指数平方根衰减规律的阈值参数,并采用硬阈值算子对二维地震数据进行重建,从而降低了迭代次数,提高了重建精度。通过理论数据的研究表明,该方法重建效果显著,最后将该技术应用于实际地震勘探资料,获得较好的应用效果。 相似文献
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地震勘探的有效信号常受到随机噪声的干扰而难以识别,需要进行随机噪声和有效信号的分离。传统Shearlet全局阈值不随方向与尺度变化,在去噪的同时也会损失许多有效信号。Shearlet变换作为一种新的多尺度多方向时频分析方法,具有最优的稀疏表示能力、局部化特征和方向敏感性。本文将含噪地震信号通过Shearlet分解后计算各尺度与方向上Shearlet域系数的L2范数,并对其进行数据重排后发现,随着方向改变L2范数不断减小,进而提出一种基于L2范数的尺度方向自适应阈值计算方法。将其与小波变换、曲波变换、Shearlet全局阈值去噪方法对比,模拟数据与实际地震记录去噪结果表明,本文方法在去除随机噪声的同时,深部弱信号也得到了很好的恢复,地震数据的信噪比比其他3种方法有所提高,在0.929 9 dB条件下提升至11.565 1 dB。 相似文献
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Radon变换的MATLAB实现 总被引：4，自引：0，他引：4
Ｒａｄｏｎ变换（包括线性、抛物Ｒａｄｏｎ变换）是地震数据处理中的一种强有力工具。作者在文中阐述了其原理及最小平方算法,并给出了ＭＡＴＬＡＢ语言缩写的源码,试算结果表明了该算法的有效性和程序的正确性,该程序可直接当作工具来使用。 相似文献
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小波变换与地震奇异性属性 总被引：1，自引：0，他引：1
地震属性是由地震数据提取的有关地震波的几何形态、运动学特征、动力学特征和统计学特征等组成。这里主要讨论了一种新的地震属性(奇异性属性)计算方法。由于地震数据携带着大量的奇异性信息,因此,这一新的地震属性是在偏移地震数据的小波变换和奇异性分析的基础上形成的。小波变换使检测数据中的局部奇异程度成为可能。为能够估计出偏移地震数据每一采样点的局部奇异规律,从小波变换系数的角度来提取地震信号的奇异指数。这种新属性实行单道处理,不需要子波和速度信息,它给出了地下分层情况和断层位置。在地震数据奇异性属性的基础上,用小波变换来划分地层旋回,从而提高了小波变换在地震解释中的应用。 相似文献
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在介绍K-L变换压制噪声的理论依据基础上,通过建立理论模型进行试算研究和分析,得出必须注意的结果:K-L变换滤波有压制倾斜相干信号的作用.当特征值选取不当时,可能起模糊断层的作用.最后建议:对这种具有潜在的有可能危害有效信号的压噪技术,在工作中慎用或不用K-L变换. 相似文献
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七十年代初期就有人把积分变换理论中的希尔伯特变换方法引入到重磁场解释领域[2],后来逐渐进一步用于磁异常的定量解释。方法的基本特点都是利用磁异常曲线与其希尔伯特变换曲线的特殊特征交点,导出求解地质体的埋藏深度等参数解析表达式。然而,在实践应用中,上述方法有局限性。因为要得到理想的特征点是困难的,而且只利用个别点求出的参数其可靠程度也较差,特别是在解释区域磁测资料时,要求在每个测点上(或者任意点上)都能得到其地质体的产状参数。为此,我们提出一种在任意点上求解地质体产状参数的方法,以扩展上述方法的应用范围。这就是本文介绍给读者的目的。 相似文献
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金沙江断裂带位于青藏高原的东部(这里说的金沙江是指流经西藏和四川分界线的一段)。笔者认为,该断裂带是一条近南北走向的古代转换断层。在这个断裂带内,存在一个二叠纪—中三叠世的转换断层沉积盆地。这个古盆地里面的岩浆和沉积建造部分保存到今天。 相似文献
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小波变换与地震资料谱白化 总被引：6，自引：0，他引：6
从地震记录的褶积模型出发，讨论了地震记录小波变换的物理意义。经深入分析发现，恰当地选择小波函数及尺度因子α，对地震记录作了小波变换，相当于对地震记录，作谱白化，其特点是运算速度快，参数易于选择，可使不同目的层的信噪比与分辨率达到最佳折衷，模型及实际算法结果，证明了该方法的有效性。 相似文献
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本文探讨转换断层在秦岭构造带演变中的作用。祁连洋扩张导致秦岭带的右行转换拉张作用,形成加里东期秦岭海。秦岭海消亡时,沿商丹断裂向北斜向俯冲。晚志留世,南、北大陆开始对接后,沿商丹断裂的斜向俯冲逐渐转变为左行走滑。左行走滑作用造成了海西早期平移造山作用和转换拉张作用相伴的构造格局。 相似文献