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高精度广义KL变换波场分离与去噪 总被引：6，自引：0，他引：6
KL滤波是地震数据处理中的重要方法技术之一。针对在实际中如何有效地应用好KL变换的问题，结合有效波同相轴高精度拾取和排齐技术，采用奇异值分解（SVD）算法实现KL变换，使KL滤波适用于任意弯曲同相轴的分离与消除。理论模型计算和实际资料处理试验表明，使甬该方法能有效地分离相干噪声和随机噪声，提高地震记录的信噪比，简单实用．便于操作。 相似文献
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在大地电磁测深中由于噪声干扰常使得观测的信号发生畸变,严重地影响了信号的分析,因此如何有效地对噪声干扰进行滤波及怎样选择滤波时间尺度是当前数据处理中的难点。利用各向异性扩散(Anisotropic Diffusion,AD)及扩散平衡(Diffusion Balance,DB)方法在噪声压制与信号特征的保护及形态特征的恢复上达到了合理的平衡。模拟与实测数据显示:利用AD与DB可使平滑后的信号与原始信号达到高精度的逼近,信噪比从14.19 dB提高到69.25 dB;扩散平衡时间与噪声强度密切相关,噪声强度越高达到扩散平衡的时间越长;有效地压制了实测信号中的“飞点”干扰,恢复了信号的基本形态。 相似文献
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小波包多阈值去噪法及其在形变分析中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
在GPS变形监测领域,传统的小波去噪只保留低频上的有用信息,很容易去掉中频以及高频上的有用信息。小波包分析方法是近几年发展起来的一种新的小波分析方法,它同时考虑了各个频段上的有用信息,因此是一种更为精细的去噪方法。小波包去噪的关键是对小波包分解系数选取合适的阈值准则并进行阈值处理,但传统的小波包去噪并没有对此进行充分的研究。本文针对传统小波、小波包分析的不足,提出了一种基于频率顺序并依据信息类型分段的多阈值准则小波包去噪法。通过理论分析与实际应用,结果表明新方法能够高效剔除各频段的噪声,同时当采样频率较低时能有效保留去噪信号中频率高达10-1 Hz数量级的有用信息,其去噪能力优于传统的小波、小波包等其它去噪方法,因此可以广泛应用于高精度GPS变形监测领域中。 相似文献
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针对背景噪声下结构的模态参数识别结果存在虚假模态的情况,分析虚假模态产生的原因,通过理论推导提出辨别虚假模态的判断条件,根据判断条件剔除识别模态参数中包含的虚假模态。以比例阻尼海洋平台结构数值模型为例,在模拟噪声水平5%的工况下,获得结构脉冲响应信号,对基于奇异值分解定阶消噪后的信号用复指数法进行模态参数识别,对识别的模态频率和阻尼比进行虚假模态剔除。结果表明:根据判断条件可有效剔除所识别参数中的虚假模态。 相似文献