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1.
基于2009~2010年国家、区域测震台网的387个宽频带台站数据,通过互相关方法提取到可靠的瑞利波经验格林函数,利用相位匹配滤波时频分析技术测量瑞利波相速度频散曲线,最后采用噪声层析成像方法获得了华南地区不同周期的瑞利波相速度分布图。结果显示,华南地区速度结构横向变化幅度较小,反映了华南地区作为一个整体较为稳定,与华南地区自晚中生代以来未发生过强烈构造活动的特征基本一致;虽然华南地区整个岩石圈速度结构较为均匀,但扬子块体西部、四川盆地与扬子块体东部、华夏块体间存在明显的速度差异,体现在周期为8~10s时华夏块体相速度大于扬子块体西部、川滇块体以及四川盆地,由于沉积层较厚四川盆地速度最低;周期为10~30s时华夏块体面波相速度大于扬子块体西部和四川盆地,而川滇块体速度最低;周期为35s时扬子块体、华夏块体、四川盆地的速度基本一致,且高于川滇块体,这与华南地区地壳厚度明显小于川滇块体的特征相符。 相似文献
2.
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
4.
地震数据的随机噪声去除是地震数据处理中的一项重要步骤，双稀疏字典提供了两层稀疏模型，比单层稀疏模型可以更好地去除噪声.该方法首先利用contourlet变换对地震数据进行稀疏表示，然后在contourlet域中使用快速迭代收缩阈值算法（fast iterative shrinkage-thresholding algorithm，FISTA）对初始字典系数进行更新，接着采用数据驱动紧标架（data-driven tight frame，DDTF）在contourlet域中得到DDTF字典并通过FISTA得到更新后的字典系数，最后通过DDTF字典和更新后的字典系数获得新的contourlet系数，并对新的contourlet系数进行硬阈值和contourlet反变换得到去噪后的数据.通过模拟数据和实际数据的实验证明：与固定基变换去噪方法相比，该方法可以自适应地对地震数据进行稀疏表示，在地震数据较为复杂时得到更高的信噪比；与字典学习去噪方法相比，该方法不仅拥有较快的去噪速度，而且克服了字典学习因为缺少先验约束造成瑕疵的缺点. 相似文献
5.
减小离散误差的时频峰值滤波算法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出减少时频峰值滤波分段点处阶跃误差的改进方法。经过研究时频峰值滤波在频率调制和时频平面峰值滤波时产生的离散误差以及尺度变换方式,发现分段点处阶跃误差与离散傅里叶变换的长度成反比,且与零点在尺度变换后产生的不确定值有关。提出基于定零点尺度变换的时频峰值滤波,在信号尺度变换时将零点变换到瞬时频率区间上的固定值,使各段时频峰值滤波零点偏移量一致,从而消除分段点处的阶跃误差。仿真实验和实际地震信号时频峰值滤波处理结果表明,改进的时频峰值滤波算法能够有效消减随机噪声,减少分段滤波在分段处的阶跃。 相似文献
6.
针对常规方法不能很好地压制复杂地质条件下的低信噪比地震记录中的随机噪声的问题,提出了Contourlet域相关和阈值衰减联合去噪方法（CTCT）。首先,采用Contourlet分解地震资料,对得到的尺度-方向分量进行倾角扫描,通过相关叠加压制随机噪声;然后,对相干加强处理后的剩余随机噪声采用非线性阈值进一步衰减。模型算例及实例结果表明,此方法压制随机干扰的效果要优于传统方法,一定程度上改善了常规滤波方法在压制噪声时对有效波的影响。 相似文献
7.
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
8.
介绍了卡尔曼滤波的基本原理,针对常规GPS变形监测数据处理中存在着不连续、非实时的缺点,结合卡尔曼滤波的特点,运用三峡实测数据对GPS变形监测动态数据处理中卡尔曼滤波的应用进行研究。并采用各点点位位移速度图对所建立的函数模型进行验证,同时对状态方程的建立及初始值的选取进行分析总结。 相似文献
9.
基于改进K-SVD字典学习方法的地震数据去噪 总被引：2，自引：0，他引：2
为实现更好的地震数据去噪技术,笔者引入一种新的算法:快速迭代收缩阀值法(FISTA),通过FISTA和K-奇异值分解(K-SVD)不断迭代更新K-SVD字典,利用更新得到的K-SVD字典对地震数据进行稀疏表示,去除稀疏系数中较小的数值,使数据中的随机噪声得到压制。对层状模型合成地震记录,Marmousi模型合成地震记录以及实际地震数据进行对比实验,得出FISTA算法较OMP算法能更好地提高地震数据的信噪比,同时有效地保护了反射信号。 相似文献
10.
在地震勘探中,由于野外地震数据采集环境及仪器性能本身的限制,采集到地震信号中不可避免地会混入较强的噪声,极大影响后续处理、解释工作。而近几年,多尺度几何分析方法以其独特优势成为压制噪声的研究热点,本文提出在Shearlet域中引入非局部均值算法对地震噪声进行压制,该算法首先对地震信号进行非下采样Shearlet变换,然后采用非局部均值法对分解后系数子集进一步处理,并采用8个Sobel算子近似表示全方向结构,对权重函数进行改进,最后对系数进行Shearlet反变换,得到去噪后的地震信号。实验结果表明相比于传统非局部均值法,该联合算法能有效地压制随机噪声,同时对弱同相轴具有更好的保护作用,在地震资料处理中具有良好的实用性。 相似文献