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本文提出了一种新的基于正交多项式变换来压制动校正后CMP道集上随机噪声的方法,将地震资料经过正交多项式变换,建立正交多项式系数谱,该谱描述了地震资料在正交多项式域的能量分布,可以较好地分离有效波和随机噪声,相对于固定阶次的基于正交多项式变换压制噪声的方法,所提出的方法根据能量随阶次变化的规律,自适应确定表达有效信号的正交多项式阶次,既提高了信号和噪声的分离效果,又有效地保护了地震信号中的AVO信息,对人工合成数据和实际资料的处理结果表明了所提出方法的有效性. 相似文献
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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
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水平叠加虽然在很大程度上压制了噪声,提高了地震剖面的信噪比,但CMP遭集上还存在不少不是一次波的规则干扰和随机噪声,不利于叠前资料的岩性反演和叠后资料的波阻抗反演.本文提出了基于改进的正交多项式变换压制地震资料中随机噪声的方法,其优势在于:通过对不同时间信号的奇异值分解,确定有效信号正交多项式系数谱的阶数;再利用小波变换,改善有效信号和噪声在低阶上的混叠.文中给出了具体处理的过程,数据试验和实际资料的处理结果表明该方法不仅能有效地压制噪声,而且还能较好地保护地震数据中AVO变化特征. 相似文献
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大地电磁信号整理分析 总被引：1，自引：1，他引：0
小波分析是具有时频多分辨率分析特点的新的信号处理方法,本文应用时间序列反映出大地电磁信号功率谱特性并比较了几种常规实验手段的分析效果,通过小波变换分离出假频所在通道并进行初步除噪,按能量强弱对信号重新截断划分．本文的目的就是尽可能的消除对各组信号不一致的影响因素(局部噪声),提取共性较强的部分并按能量的差异来划分这些信号． 相似文献
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在简要介绍时程信号的小波分析和Hilbert-Huang变换(HHT)理论的基础上，通过地震波和其它时程信号实例，对比分析了小波变换和HHT变换结果. 比较显示:HHT变换和小波变换均能用于对非平稳的信号进行分析，并能捕捉到信号变化的主要特征；与受所选母波影响较大的小波分析不同，HHT变换得到的固有模态函数是直接从原始时程数据中分离出来的，它更能反映原始数据的固有特性；小波分析得到的谱的能量在频率范围内分布较广，而HHT变换的Hilbert谱的大部分能量都集中在一定的时间和频率范围内，能清晰地刻画信号能量随时间、频率的分布. 因此，Hilbert-Huang变换不仅是对非平稳信号进行分析的有效方法，而且也是检测时程信号局部特征的有用工具. 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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以中国静止气象卫星亮温数据为数据基础，采用小波变换和功率谱估计方法进行处理分析，并对处理后的数据进行时空扫描。结果表明:① 在2017年8月8日九寨沟MS7.0地震前，沿龙门山断裂带存在一条热红外辐射增温带，其热辐射异常主要分布于四川盆地边缘，异常面积最大可达6×104 km2，九寨沟地震即发生在增温区域的边缘；② 九寨沟地震的相对功率谱时序演化特征显示，2017年7月初相对功率谱幅值迅速升高以后，长时间持续呈高幅值状态，且与过去十年的数据相比相对功率谱较为突出，直到地震后一段时间才恢复；③ 九寨沟地震异常的分布与汶川地震前热辐射异常展布相似，对其它发生在含油气盆地边缘的地震进行综合分析认为，热辐射异常均具有类似盆地形态的特征，反之，这种类似盆地形态的异常与MS≥6.5地震的对应率为75%；④ 地震盆地效应是位于盆地边缘的、具有不同发震构造的地震表现出相似的热辐射空间展布的主要原因，与地球放气理论机理解释相一致。 相似文献
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Teager-Kaiser能量算子是一种用来分析单频信号局部离散性非线性能量密度比较有效的方法.不同类型地质体以及含油气储层将引起地震信号的能量密度产生异常,基于连续小波变换Teager-Kaiser能量就是利用这个特征进行储层预测.本文采用连续小波变换(CWT)的多尺度分辨属性和Teager-Kaiser能量算子相结合的办法进行储层预测,该方法得到的结果和20多口井的实钻资料非常吻合,能有效地刻画砂体的边界特征,平面展布和横向上的非均匀性,同时还得到一定的沉积相特征.通过理论以及实际资料分析表明基于连续小波变换Teager-Kaiser(WAVETK)能量可以作为一种有效的方法进行储层预测. 相似文献
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采用在频域内具有极好紧支性和盒形特性的谐小波作为母小波,推导了基于离散谐小波变换的地震波时变谱,并给出了不同尺度下能量随时间变化的包络函数的近似解析表达式．文中以Northridge地震波为例分析了时频分布特征．研究发现,对于自振频率为f的结构,其地震反应与输入地震波的时变谱在f 处的时域最大值（即）以及地震波在f 频率点附近的信号分量在时域内的能量集中程度有很大的关系;与db4波基相比,利用谐小波作为母小波的小波变换,其频域具有较好的分辨率,但时域分辨率却较差．最后提出了两种基于离散谐小波逆变换的人工非平稳地震波仿真方法． 相似文献
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时频峰值滤波算法是一种新颖的基于时频分析的信号增强算法,能够有效地消除随机噪声,恢复有效波信息.本文将这种时频分析算法用于消除地震勘探资料中的随机噪声,对淹没于随机噪声下的40道共炮点记录进行时频峰值滤波,恢复出来的共炮点记录可以清楚地表现原始记录同相轴的位置.经过对40道中任选两道（即第21道和第7道）滤波前后的子波形态Wigner\|Ville分布、傅立叶振幅谱等的比较,可知仅在谷值和峰值点误差较大,子波带宽相对误差小于25％.仿真试验表明信噪比可达－7dB,说明该方法可以有效地消减地震资料中的随机噪声. 相似文献
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基于连续小波变换的大地电磁信号谱估计方法 总被引：16，自引：5，他引：11
在基于连续小波变换的大地电磁信号谱估计方法中 ,通过引入整体平均、小波系数收缩和显著性检验等统计技术 ,以提高谱估计的精度 .文中同时讨论了连续小波变换中各种参数的选取问题 ,给出了Morlet小波函数中尺度与傅里叶频率之间转换的经验公式 ,并给出了谱估计的具体算法 .结果表明 ,本文方法可有效压制较强的白噪声和局部相关噪声 .与FFT谱估计方法相比 ,该方法大大降低了对信号记录长度的要求 ,因而对大地电磁信号的处理有实际意义 . 相似文献
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在合肥地震台和安徽省地震局仪器检测室均架设MI 3000和GL-P2C地震烈度仪,分别进行同台址观测,对记录的背景噪声进行RMS值和噪声功率谱计算,对比分析2种烈度仪性能。研究结果显示:①自噪声水平:2种烈度仪水平向自噪声水平均约为垂直向的50%,且MI 3000地震烈度仪约为GL-P2C地震烈度仪的3倍;②频带范围:GL-P2C地震烈度仪比MI 3000地震烈度仪频带范围更宽,且在0.1—40 Hz范围内,比MI 3000地震烈度仪记录信号的噪声功率谱降低约10 dB。分析认为,相对于MI 3000地震烈度仪,GL-P2C地震烈度仪性能更佳。 相似文献
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针对地震勘探随机噪声的压制,本文应用拉伸厄米特高斯函数设计出方向可控滤波器.根据时空域上随机噪声的无方向性与有效信号的有向性的区别,通过局部数字特征,对数据进行选择后重组信号.方向选择性的增加,使得滤波过程能与不同方向的轴进行匹配,噪声被压制的同时保持信号的幅度;方向可调性,使得计算效率提高,且所需存储空间减少.仿真实验表明,采用此方法,信号保幅性和去噪效果均比传统的小波算法以及Curvelet变换好,在-5db信噪比下,本文方法保幅度为92.99%,信噪比提升221.774%,在实际地震信号处理中有明显的抑制噪声、保持有用信号的效果. 相似文献
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径向时频峰值滤波算法是一种有效保持低信噪比地震勘探记录中反射同相轴的随机噪声压制方法,但该算法对空间非平稳地震勘探随机噪声压制效果不理想.本文研究空间非平稳地震勘探随机噪声,即各道噪声功率不同的地震勘探随机噪声,其在径向滤波轨线上表征近似脉冲噪声,在径向时频峰值滤波过程中干扰相邻道滤波结果.为了减小空间非平稳随机噪声的影响,本文提出一种基于绝对级差统计量(ROAD)的径向时频峰值滤波随机噪声压制方法.该方法首先根据径向轨线上信号的绝对级差统计量检测空间非平稳地震勘探随机噪声,然后结合局部时频峰值滤波和径向时频峰值滤波压制地震勘探记录中的随机噪声.将ROAD径向时频峰值滤波方法应用于合成记录和实际共炮点地震记录,结果表明ROAD径向时频峰值滤波方法可以压制空间非平稳地震勘探随机噪声且不损害有效信号,有效抑制随机噪声空间非平稳对滤波结果的影响.与径向时频峰值滤波相比,ROAD径向时频峰值滤波方法更适用于空间非平稳地震勘探随机噪声压制. 相似文献
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This article utilizes Savitzky–Golay (SG) filter to eliminate seismic random noise. This is a novel method for seismic random noise reduction in which SG filter adopts piecewise weighted polynomial via leastsquares estimation. Therefore, effective smoothing is achieved in extracting the original signal from noise environment while retaining the shape of the signal as close as possible to the original one. Although there are lots of classical methods such as Wiener filtering and wavelet denoising applied to eliminate seismic random noise, the SG filter outperforms them in approximating the true signal. SG filter will obtain a good tradeoff in waveform smoothing and valid signal preservation under suitable conditions. These are the appropriate window size and the polynomial degree. Through examples from synthetic seismic signals and field seismic data, we demonstrate the good performance of SG filter by comparing it with the Wiener filtering and wavelet denoising methods. 相似文献