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希尔伯特-黄变换在海底大地电磁测深数据处理中的应用 总被引：5，自引：3，他引：2
海水运动产生的电磁场,是海底大地电磁探测数据中的主要噪声之一,影响了数据处理与解释的精度.为提高海底MT探测的应用效果,本文在海底MT信号处理中引入HHT时频分析方法.结合海底MT噪声的特点与海底MT信号的特性,对南海实测数据进行分析,通过对比去噪前后信号的Hilbert时-频谱和边际谱,表明利用经验模态分解及其多尺度滤波特性,能够有效压制海水运动产生的电磁噪声.经HHT去噪后的测深曲线在一定程度上有所改善,仍存在"飞点"现象;再结合Robust估计,明显改善海底大地电磁探测数据质量,得到满意的观测结果. 相似文献
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大地电磁信号具有非线性、非平稳、非最小相位特征,不符合以Fourier变换为基础的传统功率谱估计的基本要求. Hilbert-Huang变换是近年发展起来的处理非线性、非平稳信号的完全局部时频分析方法. 本文在简要介绍Hilbert-Huang变换基本原理与算法基础上,以实际数据分析为例,探讨了它在大地电磁信号处理及噪声压制中的应用. 提出利用Hilbert时-频能量谱对大地电磁信号进行时段筛选,以提高信号品质,增强数据处理的质量和资料的可解释性. 利用经验模态分解方法及其多尺度滤波特征,可以有效地分析MT信号中的噪声分布特征,并进行干扰压制. 相似文献
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Hilbert-Huang变换(HHT)是近年出现的一种自适应的非平稳、非线性信号处理方法,该方法迄今已在许多非线性、非平稳信号处理的研究领域得到了很好的应用.本文简要介绍了Hilbert-Huang变换的基本实现原理与算法基础,通过仿真信号验证了该方法的有效性,并以实际数据为例,探讨了它在极低频(ELF)信号处理及噪声压制方面的应用.利用Hilbert-Huang变换对ELF信号进行频率域滤波,可以对噪声进行有效压制,从而提取已知频率的电磁信号,极大地提高信号质量. 相似文献
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《地球物理学进展》2015,(6)
针对常用大地电磁(magnetotelluric,MT)信号小波阈值去噪中阈值函数和阈值选取的不足,选取一种新的阈值函数,并提出了基于小波变换多分辨Stein无偏风险估计,自适应的获得最优阈值的方法;给出了新函数和自适应阈值的确定方法;在与小波硬、软阈值去噪、小波模极大值法去噪结果对比的基础上,用仿真实验验证了方法的可行性;最后用内蒙某地实测的大地电磁数据进行了去噪效果的对比研究.结果表明:本文选取的新函数和自适应阈值的确定方法是正确、有效的,克服了常用小波硬、软阈值去噪的缺点;去噪后大地电磁信号变得平稳,估算的响应参数方差减小,曲线更为圆滑、连续,为后续的地质解释和评价提供了更为准确的信息. 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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地震数据本质上是时变的,不仅有效同相轴表现出确定性信号的时变特征,而且复杂地表和构造条件以及深部探测环境总是引入时变的非平稳随机噪声.标准的频率-空间域预测滤波只适合压制平面波信号假设下的平稳随机噪声,而处理非平稳地震随机噪声时,需要将数据体分割为小窗口进行分析,但效果不够理想,而传统非预测类随机噪声压制方法往往适应性不高,因此开发能够保护地震信号时变特征的随机噪声压制方法具有重要的工业价值.压缩感知是近年出现的一个新的采样理论,通过开发信号的稀疏特性,已经在地震数据处理中的数据插值以及噪声压制中得到了应用.本文系统地分析了压缩感知理论框架下的地震随机噪声压制问题,建立了阈值消噪的数学反演目标函数;针对时变有效信息具有的可压缩性,利用有限差分算法求解炮检距连续方程,构建有限差分炮检距连续预测算子(FDOC),在seislet变换框架下,提出一种新的快速稀疏变换域———FDOC-seislet变换,实现地震数据的高度稀疏表征;结合非平稳随机噪声不可压缩的特征,提出了一种整形迭代消噪方法,该方法是一种广义的迭代收缩阈值(IST)算法,在无法计算稀疏变换伴随算子的条件下,仍然能够对强噪声环境中的时变有效信息进行有效恢复.通过对模型数据和实际数据的处理,验证了FDOC-seislet稀疏变换域随机噪声迭代压制方法能够在保护复杂构造地震波信息的前提下,有效地衰减原始数据中的强振幅随机噪声干扰. 相似文献
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消除噪声干扰对大地电磁测深资料的影响是大地电磁(MT)工作中的首要问题.基于结构风险最小化原则的支持向量机能够解决小样本情况下非线性函数拟合的通用性和推广性问题,是求复杂的非线性拟合函数的一种有效技术.本文首先介绍了ε-SVR(ε不敏感损失函数—支持向量机回归)的原理及SVR相关参数的选择,在此基础上,利用该算法对大地电磁测深实测资料进行回归处理,并与当前常用的去噪方法(Robust变换结合人工筛选)进行对比,结果表明ε-SVR算法可以较好地消除MT测深曲线所受噪声影响,提高工作效率.同时给原始数据加入10%噪声,并利用该算法对加噪后的数据进行回归处理,加噪前后拟合结果的绝对误差的均方差为9.454,相对误差的均方差为1.61%,证明该模型具有良好的泛化能力和稳健性. 相似文献
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航空电磁法作为一种地形复杂地区资源探测的有效方法,近年来得到了广泛的应用.然而,由于系统所处的动态环境,噪声干扰严重.为了改善航空电磁数据质量,提高地下电性反演的准确性,需要研发相关去噪技术.传统航电去噪大多针对特定噪声或单一测线上的信号进行处理,难以兼顾相邻测线之间观测信号的相关性.本文采用曲波变换进行二维航空电磁数据去噪.由于曲波变换具有多尺度和多方向性特征,可以在对噪声精细分析的基础上进行有效去除,同时还保证了整个测区内信号的相关性.进而,我们提出Sigmoid阈值函数对传统阈值函数进行改进,以进一步改善去噪效果.为了验证曲波变换方法对航空电磁数据去噪的有效性,将曲波变换和传统去噪方法分别应用于理论模型和实测数据进行对比.试验证明本文曲波变换用于航空电磁数据去噪具有明显的优越性. 相似文献
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S变换是一种用于分析非平稳信号的时频变换方法, 可以很好地刻画地震信号的时频特性. 本文将S变换用于地震面波数据的噪声去除中, 首先介绍了S变换的理论基础, 然后设计了时频滤波和阈值滤波两种方法, 分别对天然地震面波数据和背景噪声数据进行去噪处理, 并与相位匹配滤波进行了比较． 结果表明, 面波数据经S变换去噪后, 群速度频散曲线的短周期部分得到改善, 能够连续追踪至6 s左右, 但长周期部分出现了缺失; S变换去噪的效果优于相位匹配滤波, 两者相结合会得到更加理想的结果． 相似文献
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希尔伯特—黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)是一种新的适合非平稳和非线性信号的分析方法,由于地震信号一般呈现出非平稳与非线性特性,因此HHT非常适合地震信号的分析。本文首先介绍了HHT中关于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的实现过程,在此基础上分析了几种基于EMD获得本征模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF)来计算瞬时频率的算法,其中利用了两个采样间隔瞬时频率的平均来计算瞬时频率,较好地反映了地震信号频率成分随时间变化的特征。将该方法应用于四川东北部某地区海相碳酸盐岩地层三维地震叠后偏移数据处理,提取"三瞬"地震属性,与传统的希尔伯特变换提取的"三瞬"地震属性进行对比,结果表明基于HHT的"三瞬"地震属性结果具有更高的分辨率,IMF2的瞬时相位能够较好地刻画台地边缘生物礁相,IMF2的瞬时频率亦具有较好的分带性。将IMF2的"三瞬"地震属性与钻井等资料结合分析,能够更好地识别沉积相的分布。 相似文献
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本文提出了基于非二次幂Curvelet变换的最小二乘匹配算法.首先,根据输入地震信号的频谱和方向等特征进行非二次幂Curvelet变换,根据其特征不同,最大程度地将有效信号和噪声分开;然后,在噪声能量集中的非二次幂Curvelet子记录上对输入数据和预测的噪声模型进行最小二乘匹配滤波处理.本方法提高了常规最小二乘匹配算法在时间空间域内进行信噪分离的稳定性和准确性.对含有面波的实际地震数据进行测试,其结果表明本方法可以有效地压制面波干扰,特别是当面波和有效信号有交叉或重叠等现象出现时,能较好地保护反射同相轴信息.本方法还可用于对含自由表面多次波和层间多次波等地震数据进行自适应信噪分离. 相似文献
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为了剖析大地电磁信号和强干扰的本质特征,进一步精细分离出微弱的大地电磁有用信号,提出基于递归分析和聚类的大地电磁信噪辨识及分离方法.首先,运用递归分析法扩展大地电磁一维时间序列的维数,分析了嵌入维数、延迟时间和判别阈值对递归图的性能,并研究了不同长度的序列对递归定量分析参数的影响情况,然后,构建典型的大地电磁强干扰类型和微弱的大地电磁有用信号样本库,针对样本库讨论了强干扰和微弱大地电磁信号之间的递归定量分析参数,分析了K均值聚类和模糊C均值聚类的信噪辨识效果.最后,对实测大地电磁数据进行信噪辨识处理,并仅对辨识为强干扰的时间段采用数学形态滤波进行噪声压制.实验结果表明,递归分析能定性及定量地描述大地电磁信号时间序列的非线性特征和原动力系统的本质规律,与聚类算法相结合能对矿集区实测大地电磁信号进行信噪辨识;处理后的卡尼亚电阻率-相位曲线更为光滑、连续,其结果更为精细地保留了大地电磁信号低频段的缓变化信息,整个低频段的大地电磁数据质量得到了明显改善. 相似文献
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航空电磁法由于高效和高精度的特点广泛应用于地质填图、矿产资源、地下水、及环境与工程等勘查.然而,航空电磁系统处于动态环境,噪声影响严重,航空电磁数据处理至关重要.航空电磁数据噪声除随机成分外,还包括有各种效应引起的畸变,数据去噪需要依据噪声特征进行处理.航空电磁数据调平是航空电磁数据处理中至关重要的步骤,它能有效去除数据中由飞机飞行条件变化导致系统状态变化而产生的异常.传统的调平方法由于效率较低、易产生数据畸变等受到限制.为了克服这些局限性,我们提出一种基于曲波变换的数据调平方法.该方法得益于曲波变换多尺度和多方向性特征,可以有效地提取数据中的调平误差并予以去除.与此同时,利用该方法我们可以对非规则测区数据进行直接调平,无需进行测区分割,显著提高调平效率和普适性.为了检验本文曲波变换调平方法的有效性,我们将其应用于理论数据以及在爱尔兰Waterford地区实测的航电数据调平.实验结果表明该方法有效地去除调平误差的同时很好地保留有用信号. 相似文献
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瞬变电磁法(TEM)是电法勘探的一个重要分支,具有受地形影响小、工作效率高、对低阻体分辨率高纯异常测量等优点.在野外数据采集过程中,瞬变电磁数据容易受到周边环境噪声的干扰.由于瞬变电磁的晚期信号能量弱,极易被噪声淹没,使得数据处理过程中出现假异常.为了更好地减弱噪声的影响,剔除假异常,得到真实的地下介质信息.本文把Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang Transform,简称HHT)方法应用到瞬变电磁数据处理中,通过对含有噪声的瞬变电磁仿真数据进行经验模态(Empirical Mode Decomposition,EMD)分解、重构,得到了真实的电磁信号,证明HHT方法在瞬变电磁去噪中可行.最后对TEM实测数据进行EMD分解、重构,结果表明该方法能够有效的压制噪声的干扰,突出TEM真实信号,较好的识别异常体的位置,提高TEM解译结果的准确性. 相似文献
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给出一种新的非线性、非平稳信号的处理方法——HHT方法,并把该方法首次应用于星载电场数据处理中.以2004年9月15日菲律宾6.0级地震前两天(13日)DEMETER卫星经过震中区域上空所记录到的数据为例,对ULF频段的电场数据进行了处理,得到了相应的HHT时频图谱.另外,还利用DEMETER卫星中心网站提供的SWAN软件计算得到了相应的小波变换时频图谱,通过比较发现,虽然两种方法对异常信号出现的位置时刻的描述有相同的能力,但HHT方法在异常信号的细节描述上更为清晰,从而为今后进一步的研究工作奠定了基础. 相似文献
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探地雷达勘探工程目标及观测工程环境越加复杂给其精确的数据处理带来极大挑战,高效的探地雷达数据去噪算法是当前关注的重要研究领域.基于阈值去噪思想,小波变换和曲波变换去噪算法在探地雷达数据去噪应用中受到限制,有必要开展上述两种去噪算法适用性和实用性系统评价及改进.基于传统高阶相关统计阈值和块状复数域阈值函数,本文开展了小波变换及曲波变换去噪算法在合成含噪数据去噪效果对比分析;提出窗口高阶相关统计阈值小波变换去噪算法、探讨了块状复数域阈值函数取值变化对曲波变换去噪效果影响规律.通过对实测数据去噪分析,验证了窗口高阶相关统计阈值小波变换和估计块状复数域阈值函数曲波变换去噪算法的可行性及有效性. 相似文献
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阵列声波信号是典型的非线性、非平稳信号,其动力特性的量化提取对于进行地层结构构造分析提供了必要的基础资料.而Hilbert-Huang变换(HHT)是一种处理非线性、非平稳信号的新方法.它通过经验模态分解(EMD)将信号分解为有限个固有模态函数(IMF),并对每个固有模态函数进行Hilbert变换得到Hilbert谱.本文将这种方法应用于阵列声波信号动力特性的提取,有效地获得了信号能量的时频分布,瞬时能量、Hilbert能量、最大振幅对应的时频分布等动力特性,显示了HHT的优势以及对于进一步实现地层结构构造分析的重要意义. 相似文献