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第二代小波变换及其在地震信号去噪中的应用 总被引：12，自引：0，他引：12
本文讨论了第二代小波变换的基本原理和变换过程，并将第二代小波变换引入到地震资料去噪处理中，基于提升法的小波变换是一种柔性的小波构造方法，它使用线性、非线性或空间变化的预测和更新算子，并能确保变换的可逆性。通过对模拟数据和实际资料的处理，证明了的它对地震信号去噪具有很好的效果。离散信号的小波去噪可分为三步：小波分解，系数缩减（切除噪声部分），信号重建。目前常用的小波去噪的方法有硬阈值法和软阈值法，这里采用软阈值法去噪。本文的提升变换采用的是Deslauriers-Dubuc（4，2）小波，基于以上变换方法，分别对含噪的模拟数据及实际地震数据进行3级可逆提升变换，对每一级上的细节信号按上述的软域值法进行处理，削减小波系数中的噪声部分，从而实现了信号去噪，结果证明去除随机噪声的效果是令人满意的。 相似文献
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中深层地质条件复杂,地震资料品质差,主要表现为:地震资料信噪比低、有效信号弱.如何在去噪的同时有效保留弱有效信号,获取高信噪比的地震数据成为地震数据处理的关键问题.传统小波阈值与互补集合经验模态分解(CEEMD)联合去噪方法相比单一方法可以获取更高品质的地震数据.基于压缩感知理论的去噪方法利用地震数据在变换域中的稀疏特性,通过设定稀疏基矩阵和测量矩阵,可以将地震数据去噪问题转化成求解最优化问题,通过最优解重构原始信号,实现对地震资料的去噪处理.该方法能够在有效衰减随机噪声的同时最大限度的保留有效信号.本文基于压缩感知理论开展小波阈值去噪方法研究,并在此基础上结合CEEMD方法对含噪较多的固有模态分量进行有针对性的随机噪声压制.通过对含噪数据开展不同方法的去噪结果对比可见,本文方法可以在保证高信噪比的基础上更为有效的保留弱有效信号,数值试算验证了该方法对弱有效信号地震数据去噪具有显著优势. 相似文献
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人工地震数据总是受到随机噪声的干扰,地震数据时-空变的特性使得常规去噪方法处理效果并不理想,容易导致有效信号的损失.目前广泛应用的预测滤波类方法存在处理时变数据能力不足的问题.随着压缩感知理论的不断完善,稀疏变换阈值算法能够解决时变地震数据噪声压制问题,但是常规的稀疏变换方法,如傅里叶变换,小波变换等,并不是特殊针对地震数据设计的,很难提供地震数据最佳的压缩特征,同时,常规阈值算法容易导致去噪结果过于平滑.因此开发更加有效的时-空变地震数据信噪分离方法具有重要的工业价值.本文将地震数据信噪分离问题归纳为数学基追踪问题,在压缩感知理论框架下,利用特殊针对地震数据设计的VD-seislet稀疏变换方法,结合全变差(TV)算法,构建seislet-TV双正则化条件,并利用分裂Bregman迭代算法求解约束最优化问题,实现地震数据的有效信噪分离.通过理论模型和实际数据测试本文方法,并且与工业标准FXdecon方法进行比较,结果表明基于seislet-TV双正则化约束条件的迭代方法能够更加有效地保护时-空变地震信号,压制地震数据中的强随机噪声. 相似文献
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在采集得到地震数据中，随机噪声常常与有效信号混合在一起，并且毫无规律，使用常规去噪方法不能够达到理想的效果，影响后续的地震数据处理工作.为有效压制地震数据中的随机噪声，本文根据深度学习的相关理论，提出了一种基于深度卷积自编码网络的数据驱动的去噪方法，可以解决随机噪声难以去除的问题.在卷积自编码器的基础之上，网络使用了较多的层数并加入跳跃连接构造，从而增加了网络的深度，能够提取并结合数据中深层与浅层特征，增强对随机噪声的处理能力，更好地恢复有效信号的细节.经过实验证明该方法对于不同水平的随机噪声的压制均有优异的表现，在去噪的效果上远超中值滤波、小波变换等传统去噪方法，同时也比经典的DnCNN网络更加优秀，能够完整地保留有效信号，极大提升地震数据的质量. 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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地震随机噪声压制是鄂尔多斯盆地黄土塬、沙漠、戈壁滩等复杂地表区域低信噪比地震资料处理的一项重要任务.稀疏反演去噪是地震随机噪声压制的常用方法之一.?1范数和全变分(Total Variation, TV)正则化是稀疏变换域去噪方法中常用的两种正则化项.但是，?1范数是对?0范数的松弛，难以提供更稀疏的去噪结果；基于TV正则化项的方法容易引起阶梯状异常结果.因此，为了避免上述缺点，本文提出了一种基于广义Beta小波稀疏域混合范数优化的地震随机噪声压制方法和算法流程实现.首先利用广义Beta小波紧标架加快计算，获得具有更高局域化性的稀疏时频表示.其次是引入包括?p范数和TV正则化的混合约束项，克服单一正则化项的缺点.最后，利用鄂尔多斯盆地黄土塬区的合成地震数据、三维叠后地震数据和共反射点道集数据验证了本文去噪方法的有效性.结果表明：本文提出的去噪方法既能够有效抑制随机噪声、显著提高信噪比，让地震同相轴连续光滑；又能够准确保护有效信号，保持波组间的相对幅值，突出有利微小断层和含油气层的振幅形态. 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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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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有效地压制地震信号中的噪声是地震信号解释和后续处理的重要环节之一.本文建立两种双树复小波域双变量模型对地震信号中的随机噪声进行压制.地震信号经双树复小波变换后,同一方向实部与虚部系数、实部(或虚部)系数与对应的模之间存在较强的相关性.鉴于此,对同一方向实部与虚部小波系数建立双变量模型,从含噪地震信号小波系数中估计原始信号的小波系数,再基于双树复小波逆变换重构得到降噪后的地震信号.进一步对同一方向实部(或虚部)系数与对应的模建立双变量模型,得到地震信号随机噪声压制的第二种双树复小波域双变量方法.最后对合成地震记录和实际地震资料中的随机噪声进行压制的实验结果证实本文两种方法都能够有效地压制地震信号中的随机噪声. 相似文献
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在地震资料中,噪声干扰严重影响了有效信号的提取,为此必须进行信噪分离处理.本文提出一种基于Curvelet变换和KL变换相结合的软硬阈值折衷处理方法.首先对地震数据进行Curvelet变换,然后对各尺度系数选取适当阈值压制噪声干扰,再利用KL变换提取数据中的相干有效信号,最后重构得到去噪后的记录.经合成记录和实际地震资料处理实验证明,该方法与小波变换法相比较,更能有效进行信噪分离,提高地震剖面信噪比和分辨率. 相似文献
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讨论了叠前地震记录中随机噪声的模拟方法，采用定性分析与Monte Carlo仿真相结合的方法，研究了在物理小波为基本小波的变换域该类随机噪声局部小波功率谱的统计特性，得出：其局部小波功率谱服从χ22分布.在此基础上，利用假设检验给出了在给定置信度下确定有效信号在小波变换域内能量分布空间的方法，通过在有效信号能量分布空间重建信号来压制噪声.给出了模型及实际地震资料算例，证明了本文提出的方法的有效性. 相似文献