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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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《应用地球物理》2016,(1)
传统的f-x域经验模态分解法(Empirical mode decomposition,EMD)能够有效地对主要由水平同相轴构成的地震记录进行随机噪声衰减。然而,当同相轴倾斜时,f-x域经验模态分解法在衰减随机噪声的同时去除大部分有效信号。本文提出了一种基于f-x域经验模态分解法的改进算法。我们通过局部相似度对所去除的噪声信号中的有效信号进行提取。局部相似度可以用来检测噪声信号中的有效信号点并用来构造一权重算子进行信号提取。新方法与f-x域经验模态分解法、f-x域预测滤波法以及f-x域经验模态分解预测滤波法相比能够在衰减随机噪声的同时保留更多的有用信号。数值模拟实验以及实际地震资料处理结果均表明该方法能更为有效地去噪。 相似文献
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《地球物理学进展》2015,(6)
作为经验模态分解(EMD)的改进型算法,完备总体经验模态分解(CEEMD)不但有效解决了EMD的模态混叠问题,同时也保留了EMD处理非平稳信号的优势,如自适应性、二进滤波特性等.CEEMD能自适应地将一个复杂信号分解为一系列本征模态函数(IMF)分量,且IMF分量满足从高频到低频系列分布,随机噪声往往分布在第一个或前几个高频IMF分量.考虑到地震信号的非平稳性和去噪方法对非平稳信号的适应性,针对CEEMD直接舍弃高频IMF分量去噪容易造成高频有效信息损失以及小波阈值去噪方法存在的不足,本文提出了一种基于CEEMD的小波阈值去噪方法.该方法首先引入自相关曲线判别出含噪较多的高频IMF分量,然后对CEEMD直接去噪要舍弃的这些含噪高频分量进行小波阈值降噪,以保留这些分量中的高频有效信息,最后与不含噪声的其他IMF分量一起重构原信号.模型和实际地震数据试算结果表明,该方法在显著提高地震数据信噪比的同时,能有效地保留原信号中的高频有效成分和弱信号信息,是一种相对保幅的有效去噪方法. 相似文献
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在地震观测中，地震数据中普遍包含有噪声信号。由于噪声信号的干扰，地震分析的效率会受到不同程度的影响。传统的去噪方法通常需要噪声的先验知识，并且滤波时会造成部分有效信号丢失。针对这一问题，本文提出一种将自适应噪声完全集合经验模态分解（CEEMDAN）算法与Hurst指数相结合的地震数据去噪方法。首先通过CEEMDAN方法将信号分解为一系列本征模函数（IMF），然后利用Hurst指数对滤波后的IMF分量进行识别，最后对地震数据IMF分量进行重构，从而实现数据去噪。与传统方法的去噪效果对比表明，本文方法可将低信噪比波形的去噪效果提高32%，将高信噪比波形的去噪效果提高6倍。同时对地磁数据的去噪结果表明，本文方法能够较完整地将地铁噪声从地磁信号波形中滤除。 相似文献
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完备总体经验模态分解(CEEMD)克服了经验模态分解(EMD)的模态混叠问题,依据信号自身的特点,将待分析的复杂信号分解为一系列不同尺度的固有模态函数(IMF)的子信号,且各IMF分量的频率由高到低依次排列,是一种适用于分析处理非线性非平稳信号的强大的信号分析技术.地震资料中的随机噪声一般属于高频率的信号,在CEEMD中往往分布在前几个高频IMF分量,本文针对基于CEEMD的分频去噪和基于CEEMD的小波阈值去噪等方法的不足,在前人基于EMD阈值去噪的基础上设计了自相关函数统计特性与CEEMD全局阈值联合去噪方法.该方法先对CEEMD分解的若干个模态分量进行自相关,寻找到噪声主导模态和信号主导模态,然后利用设计的全局阈值对噪声主导模态进行去噪,最后将处理后和未处理的固有模态函数进行重构,得到最终的去噪结果.模型试算和实际地震资料处理都验证了此方法在提高信噪比,保留原信号高频有效成分和弱信号信息上的有效性. 相似文献
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经验模态分解算法(EMD)是一种基于有效波和噪声尺度差异进行波场分离的随机噪声压制方法,但由于实际地震数据波场复杂,导致模态混叠较严重,仅凭该方法进行去噪很难达到理想效果.本文基于EMD算法对信号多尺度的分解特性,结合Hausdorff维数约束条件,提出一种用于地震随机噪声衰减的新方法.首先对地震数据进行EMD自适应分解,得到一系列具有不同尺度的、分形自相似性的固有模态分量(IMF);在此基础上,基于有效信号和随机噪声的Hausdorff维数差异,识别混有随机噪声的IMF分量,对该分量进行相关的阈值滤波处理,从而实现有效信号和随机噪声的有效分离.文中从仿真信号试验出发,到模型地震数据和实际地震数据的测试处理,同时与传统的EMD处理结果相对比.结果表明,本文方法对地震随机噪声的衰减有更佳的压制效果. 相似文献
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受背景噪声、仪器倾斜以及外部环境因素产生的低频信号和直流分量影响,由原始地震动信号得到的位移信号会产生波形偏移(基线漂移)现象.目前,常用的地震动去噪方法有滤波法、多项式拟合法、经验模态分解(简称EMD)去噪法、小波去噪法等,但上述方法均有局限性.在探索地震动信号基线修正和去噪过程中,以改进的集合经验模态分解(简称ME... 相似文献
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HHT的滤波特性及在声波测井波列信号处理中的应用(英文) 总被引：2，自引：2，他引：0
阵列声波信号是典型的非线性、非平稳信号,Hilbert～Huang变换（HHT）是处理非平稳信号的一种比较新的时频分析方法。通过对信号进行经验模态分解（EMD）和对瞬时频率的求解,可以获得声波信号的时一频谱。其关键技术就是进行经验模态分解,任何非平稳的信号都可以分解为有限数目并且具有一定物理意义的固有模态函数。EMD方法可以理解为以声波信号极值特征尺度为度量的时频滤波过程。滤波器充分保留了声波信号本身的非线性和非平稳特征,在声波信号的滤波和去噪中具有很大的优势。文中介绍了HHT时频滤波的实现过程,并列举了一些声波测井波列实例,说明了该方法的有效性。 相似文献
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采用小波阈值滤波、经验模态分解滤波和基于经验模态分解的小波阈值滤波3种方法,对磁通门磁力仪观测数据进行去噪,有效去除或抑制郫县地震台地磁数据的地电干扰. 相似文献
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完备集合经验模态分解(CEEMD)通过添加正负成对辅助噪声可较好的解决集合经验模态分解(EEMD)中信号被噪声污染的问题,但CEEMD方法分解后的单个本征模态函数(IMF)分量中仍存在部分随机噪声信息.通过转变辅助噪声形式和分解流程提出自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)方法,该方法在较少集总次数和筛选迭代次数的情况下,即可实现优良的信噪分离功能,大大缩减处理耗时,具备分解精度高、具有完备性的特征.同时,针对传统经验模态分解(EMD)类方法去噪时直接舍弃第1～2阶高频IMF分量,导致其内高波数有效能量损失的问题,通过计算相邻IMF分量互信息熵获取高频噪声和低频有效信号的最优能量分界,对分界点前的各阶IMF分量进行同步压缩小波变换(SWT)处理,分离有效高频信息,最后与低频IMF分量重构达到噪声压制的目的.合成及实际地震资料处理结果表明,本文联合多步骤地震随机噪声压制策略具有较好的去噪效果和能量保持能力,在运算耗时指标上优于传统的EMD噪声辅助类方法. 相似文献
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《地球物理学进展》2015,(6)
针对多分量地震数据具有信噪比低、波场比较复杂等特点,同时为了解决有效波和面波在低频带具有相关性且频带有重叠的部分.本文基于希尔伯特—黄变换(Hilbert—Huang transform,HHT)提出一种多分量地震数据去噪方法.HHT的核心部分是固有模态分解(Empirical mode composition method,EMD),它将地震信号自适应分解为各个尺度的固有模态函数(Intrinsic mode function,IMF);然后根据有效波和噪声分布在不同的分辨尺度范围内进行数据重构;对于一些尺度分布比较宽的,进行更加严格的EMD分解,以及通过瞬时参数阈值大小进行处理以达到更好的去噪效果.本文所做的工作主要针对多波资料中面波的处理,利用面波跟有效波的频率尺度和瞬时属性差异,从仿真数据、模型和实际地震数据进行面波的压制实验,取得了比较满意的压制效果,提高了地震资料的分辨率.也表明了该方法在多分量地震去噪处理中的可行性. 相似文献
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地震信号属于非线性和非平稳信号,传统的分析方法主要包括短时傅立叶变换、小波变换和Cohen类时频分布等等;希尔伯特-黄变换是分析非平稳信号的新方法,该方法的关键部分是信号的经验模态分解,通过经验模态分解,复杂的信号可以分解为有限的数量很少的几个固有模态函数,从而可以得到信号的希尔伯特时频谱;将该方法应用于单个的地震道数据,可以对地震道进行经验模态分解并得到希尔伯特谱,应用于地震剖面,可以得到意义更加明确的瞬时频率和瞬时振幅等地震属性,模型试算和实际应用表明了该方法的有效性. 相似文献
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基于混合时频分析技术的地震数据噪声压制(英文) 总被引：2，自引：2，他引：0
针对复杂地质结构、陡倾角相干噪声、空间采样不均匀等情况下F-x域反褶积去噪技术的不足,提出首先应用具有时-频聚集性度量准则的广义S变换将时间-空间域的地震数据变换至时间-频率-空间域(t-f-x)的数据,在t-f-x域中对每一个频率切片应用经验模态分解(EMD),移除噪声占主导地位的本征模态函数以压制相干和随机噪声的滤波方法。模型分析表明第一本征模态函数表征的高频信息以噪声为主,移除第一本证模态函数可以达到压制噪声的目的。经广义S变换后形成t-f-x域中EMD滤波方法等效于具有依赖于空间位置、频率、高波数截断特征的自适应f-k滤波。此滤波方法考虑了数据的局部时-频特征,且具有执行简单的特点。与AR预测滤波方法比较,此法滤除的成分包含较少的低波数的信息,滤除的成分非常的局部化,且获得结果没有表现出过度平滑的特征。实际资料的应用表明在经广义S变换后形成t-f-x域中运用EMD滤波方法能够有效地压制随机和陡倾角相干噪声。 相似文献
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受新开发的变分模态分解(VMD)的启发,本文引入一种基于VMD的时频分析方法来分析地震数据.VMD的原理是将信号分解成具有一定中心频率的模态分量,通过这些分量来重构原始信号.这种分解方式可以降低各个模态中的残余噪声,同时进一步减少冗余的模态,很好的克服了模态混叠问题.此外,VMD是一种自适应信号分解技术,它可以非递归地将多分量信号分解为几个准正交固有模态函数,与EMD及其推广(如EEMD,CEEMD)相比,有坚实的数学基础.将VMD方法与CEEMD方法进行比较,对合成数据进行测试显示了基于VMD的时频分析方法具有更好的时频聚焦性,同时对实际数据处理也表明该方法具有突出地质特征和地层信息的潜力. 相似文献
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通过对多种连续小波基的平稳序列时频分析,提出经验模态的非平稳序列的时频分析方法,并在地震资料处理解释应用中作探索性试验.试验结果表明：对地震记录道长为5 s和2 ms采样资料,经验模态分解后可获得6-7个固有模态函数单分量,分解的第一个分量C1（t）具有较宽的频率成分,可作为地震属性的主分量. 相似文献