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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
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小波包变换的Mallat分解算法可以把较宽的信号频带划分成相等带宽且互不重叠的窄频带,但由于信号子空间频带的频率大小并非按照分解树结点（node）编号的大小顺序排列,各个结点重构信号的频率范围不易判定. 本文通过分析小波包变换的Mallat分解算法与分解滤波器的关系,设定频带编号与结点编号间进行二进制转化的运算规则,得到了小波包分解树结点与信号子空间频带的对应关系,然后通过模拟信号进行了验证. 结果表明,本文给出的小波包信号子空间频带的排列规则是正确的. 相似文献
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利用小波变换具有的多分辨率特点, 将时域信号通过小波分解与重构, 分解到不同的频带上。 分解步长的确定, 采用不同尺度近似信号标准差变化平缓段的最小尺度值, 从而避免了人为选择分解阶数可能造成的不完全分解或过度分解。 分解后的信号不仅在频率成分上较单一, 且平稳性较好。 然后对小波分解重构后不同尺度的信号分别采用自回归滑动平均混合模型进行预测, 再合成原始信号的预测值。 对半年尺度的最大震级序列和地震总释放能量序列的一步预测, 结果表明这样做有效地提高了预测精度, 一步预测结果与实际观测结果不仅相关性高, 而且两者的残差曲线离散性小, 以此对未来地震形势的判断较目前常用的方法更为可靠。 相似文献
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地震勘探资料噪声压制及信噪比提高是整个地震勘探信号处理过程中的重要任务,随着地震勘探深度的增加及其复杂性,人们对地震数据质量的要求越来越高.勘探环境的复杂化使得采集到的地震资料中有效信号被大量噪声淹没,无法清晰辨识,严重影响后续的数据处理与解释.小波去噪是地震勘探中常用且发展较成熟的一种方法,但是其涉及到的阈值函数选取问题一直令人困扰,虽然已有多种阈值函数被提出,但仍存在各自的缺陷.本文利用小波分解在时域及频域良好的信号细节体现特性,引入模式识别中的非负矩阵分解(NMF)谱分离思想,针对小波系数阈值优化问题,提出了一种小波域图非负矩阵分解(GNMF)消噪算法.该方法首先在小波分解基础上,利用GNMF算法实现小波分解系数谱中信号分量与噪声分量的谱分离,然后通过反变换重构各分离子谱对应的子信号,最后利用K均值聚类算法将得到的多个子信号划分为信号类及噪声类,最终得到重构信号及分离噪声.合成记录和实际地震资料的消噪结果验证了新方法在提高信号与噪声分离准确性和精度方面的有效性,同时新方法避免了阈值选取造成的噪声压制不理想或有效成分损失问题.与小波消噪结果的对比及数值分析也说明了新方法在噪声压制及有效成分保持方面的优势. 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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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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地震数据规则化重构是地震资料处理十分重要的基础性工作.压缩感知理论打破了香农采样定理的制约,利用信号在某个变换域的稀疏特性重构出完整的信号,在地震数据重构领域得到了很好的应用.深反射地震剖面大都布置在地质构造比较复杂的区段,复杂的地质构造使深反射地震剖面上的波阻特征复杂,采用单一稀疏变换不能最有效地表征数据的内部结构特征.MCA(形态成分分析)方法将信号分解为几种形态特征区别明显的分量来逼近数据的内部复杂结构,但是对各成分简单的叠加仍然无法有效地描述复杂构造数据的各种特征.结合两种方法的优点,本文提出了一种新的基于压缩感知的重构算法框架,在MCA方法的基础上对各稀疏字典进行加权,在迭代中不断更新各个稀疏字典的权值系数,对信号内部的各种特征进行最优描述,从而实现对信号的高质量重构.模型测试和实际资料处理结果表明:基于压缩感知的加权MCA方法不仅可以对地质构造复杂的地震数据进行高效的插值重建,而且可以很好的消除空间假频. 相似文献
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基于小波变换的结构地震响应与能量计算分析 总被引：1，自引：0，他引：1
多分辨分析可将地震信号分解到不同的频段。本文推导了运用多分辨分析计算多自由度体系地震响应的基本公式,讨论了各频段地震信号及结构响应的能量分配。最后,通过多自由度体系的算例验证了弹性体系在原始地震作用下的动力响应可以由该地震作用在时域的各小波分量的动力响应叠加而得,同时将高频抑制后的重构信号应用于近似模型的计算,并利用能量分析明确了地震信号与结构响应在各频段的能量分配。 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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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
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本文在常规算法的基础上,提出了一种改进的匹配追踪方法.该方法通过引入新的完备库构建策略,并以雷克子波作为原子,利用原始地震数据最大相关性估计完备库的原子的位置和能量,使得分解精度进一步提高,极大地提高了算法的适应性;为避免原子间隔过小问题,引进了最小原子间距,使得分解效率和分解质量进一步提高.模型试算和实际资料应用表明,本文算法不仅提高了信号稀疏表示的质量,加快了收敛速度,而且算法的适应性和分解精度也得到提高;该方法能够较好地挖掘地震有效信息,提高地震解释精度. 相似文献
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平面波分解方法是地震资料处理中的一项关键技术,它广泛地运用在平面波偏移、各类Beam偏移等成像方法中.平面波分解不仅可以提高偏移成像的效率,而且可以压制地震资料中的随机噪音,提高地震数据的信噪比.线性Radon变换（LRT）是一种常见的实现平面波分解的方法,但常规的LRT存在以下两个缺点：（1）分辨率受测不准原理限制;（2）变换结果存在很多噪音和空间假频.为了克服LRT的上述缺点,本文提出一种基于压缩感知的高分辨率平面波分解方法,并利用加权匹配追踪（WMP）技术实现了该方法.该方法将LRT视为一个参数估计问题,并将LRT结果的稀疏性作为约束条件,在压缩感知理论的指导下利用WMP方法得到高分辨率、高信噪比的平面波分解结果.另外,该方法还可以用于提取地震数据的线性信号、压制随机噪音、实现高维地震数据规则化等地震资料处理技术.数值实验结果证明：WMP方法可以有效地提取地震数据中的线性信号,提高LRT的分辨率和信噪比,从而改善平面波分解的质量. 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
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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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在地震资料频谱分解中,采用匹配地震子波的物理小波,依据地震信号的特征,用振幅、能量衰减率、能量延迟时间及地震子波的中心频率等四类参数构造基本小波,把地震信号分解在小波域,高频分量能够得到精细的刻画.本文以物理小波变换为工具, 给出了该变换中的核函数的选择方法,进而提出了基于物理小波变换的频谱成像方法.我们将此方法用于海上某油田河流相储层的描述,并与常规软件中的小波变换频谱成像结果进行了对比, 结果表明,本文提出的方法更能精细地刻画地质事件. 相似文献