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基于曲波变换在地震数据随机噪声压制的应用 被引量:1

Application of Curvelet Transform in Suppressing Random Noise of Seismic Data
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摘要 目前,常规的曲波变换去噪方法是针对地震数据全局去噪,这样会损失部分有效波能量。为此,采用局部自适应曲波变换去噪方法,通过在不同尺度下设置不同阈值,得到每个尺度下硬阈值函数,压制每个尺度内的随机噪声,可以更多地保留低幅值有效波能量。实际数据处理结果表明,该方法相比常规曲波变换全局去噪方法提高了地震数据的信噪比。 The conventional denoising method based on curvelet transform is aimed at the whole denoising of seismic data currently.Part of the effective energy is lost.The adaptive denoising method based on curvelet transform is used to set different threshold at different scales,then the novel method calculate hard threshold function at each scale to suppress random noise in each scale and retain low amplitude effective wave energy.Compared with the conventional method,the novel method improves the signal-to-noise ratio(SNR)of results of processing actual seismic data greatly.
作者 刁塑 张恒琪 王冬年 DIAO Su;ZHANG Hengqi;WANG Dongnian(School of Geophysics and Measurement-control Technology,East China University of Technology,Nanchang 330013,China)
出处 《能源研究与管理》 2020年第1期87-90,共4页 Energy Research and Management
基金 东华理工大学研究生创新项目(DHYC-201910)。
关键词 地震随机噪声 曲波变换 自适应阈值 信噪比 seismic random noise curvelet transform adaptive threshold signal-to-noise ratio
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参考文献8

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