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地震资料中随机强噪声压制——时频峰值滤波 被引量:1
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作者 李月 杨宝俊 +2 位作者 林红波 马海涛 聂鹏飞 《中国科学:地球科学》 CSCD 北大核心 2013年第7期1123-1131,共9页
时频峰值滤波对于地震资料中随机强噪声具有高效的压制能力.针对实际地震资料其平稳高斯白噪假设无法满足的现实,结合理论证明与合成地震资料检测,认识到时频峰值滤波后对不同强度的白、色噪声均具有很强的压制能力,但存在有效信号"... 时频峰值滤波对于地震资料中随机强噪声具有高效的压制能力.针对实际地震资料其平稳高斯白噪假设无法满足的现实,结合理论证明与合成地震资料检测,认识到时频峰值滤波后对不同强度的白、色噪声均具有很强的压制能力,但存在有效信号"零漂"现象,这种"零漂"现象与随机噪声平均功率和方差无关,却与均值有关.进而考虑实际地震资料中局部线性化不绝对满足的情况,以三角波为例研究了时频峰值滤波后有效信号的波形"变形"特征,发现有效三角波信号可能存在频带过补偿现象,且这种过补偿现象具有非对称性并与时变曲率密切相关.这些结果为进一步完善时频峰值滤波指明了方向. 展开更多
关键词 随机强噪声 时频峰值滤波 零漂 局部线性化
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强随机噪声条件下时窗类型局部线性化对TFPF技术的影响 被引量:19
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作者 李月 林红波 +3 位作者 杨宝俊 吴宁 李诗宽 高峘 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期1899-1906,共8页
为了更广泛地应用时频峰值滤波方法消减地震勘探记录中强随机噪声,本文比较详细地探讨了该方法在应用时需要处理的时窗选取、一个时窗内局部线性化等主要基础技术问题.经过时变时窗的仿真计算,运用多项指标比较,包括整体背景强弱、振幅... 为了更广泛地应用时频峰值滤波方法消减地震勘探记录中强随机噪声,本文比较详细地探讨了该方法在应用时需要处理的时窗选取、一个时窗内局部线性化等主要基础技术问题.经过时变时窗的仿真计算,运用多项指标比较,包括整体背景强弱、振幅谱、信噪比、均方误差、有效子波波峰波谷幅值、畸变程度,综合评价出(L_0+L_x)时窗滤波的效果较理想.对于三角波这类简单类型的周期波,其时频峰值滤波效果与边线段平均曲率变化、时窗长度等条件有关,即三角波边线段平均曲率越大,滤波结果的均方误差越大;兄外,边线段平均曲率增大时,选取的时窗长度有变小的趋势,总之,在地震勘探中应用时频峰值滤波方法消减强随机噪声时,一方面要合理地选取时窗参数,另一方面时窗参数又不能变化过大,以避免对有效子波波形产生畸变影响. 展开更多
关键词 时频峰值滤波 自适应时窗 局部线性化 地震勘探 随机噪声
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阵列调制随机共振在微弱信号特征提取方面的应用
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作者 涂水林 邬正义 吴正阳 《计算机测量与控制》 CSCD 北大核心 2012年第6期1599-1601,1609,共4页
论述了阵列调制随机共振方法在强噪声背景下多频微弱信号特征提取中的工作原理和实现步骤;采用预先设定系统参数的多个并联非耦合随机共振单元形成阵列,将被测强噪声背景下的多频微弱信号分别与不同频率的载波进行调制,生成多个差频均为... 论述了阵列调制随机共振方法在强噪声背景下多频微弱信号特征提取中的工作原理和实现步骤;采用预先设定系统参数的多个并联非耦合随机共振单元形成阵列,将被测强噪声背景下的多频微弱信号分别与不同频率的载波进行调制,生成多个差频均为0.01Hz的信号作为各对应随机共振单元的激励信号,采用龙格-库塔算法求取各单元输出并进行频谱分析,根据0.01Hz处的信噪比判断在微弱信号中是否存在载波频率与差频值之和大小的频率分量,最后综合各个随机共振单元的检测结果生成微弱信号的频率特征向量;仿真结果表明,阵列调制随机共振在微弱信号特征提取方面效果明显,具有很好的应用前景。 展开更多
关键词 摘要:论述了阵列调制随机共振方法在噪声背景下多频微弱信号特征提取中的工作原理和实现步骤 采用预先设定系统参数的多个并联非耦合随机共振单元形成阵列 将被测噪声背景下的多频微弱信号分别与不同频率的载波进行调制 生成多个差频均为0.01Hz的信号作为各对应随机共振单元的激励信号 采用龙格一库塔算法求取各单元输出并进行频谱分析 根据0.01Hz处的信噪比判断在微弱信号中是否存在载波频率与差频值之和大小的频率分量 最后综合各个随机共振单元的检测结果生成微弱信号的频率特征向量 仿真结果表明 阵列调制随机共振在微弱信号特征提取方面效果明显 具有很好的应用前景.关健词:阵列 调制随机共振 微弱信号 特征提取
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基于Duffing振子混沌系统的地震速度分析方法 被引量:5
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作者 刘财 王博 刘洋 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期2057-2068,共12页
强随机噪声干扰是导致地震勘探资料低信噪比的主要原因,如何在强随机噪声干扰下获取有效的信息是值得关注的问题.Duffing振子混沌系统是一个非线性的动力学系统,其对强随机噪声具有免疫能力,而对特定的周期性信号具有敏感性.本文提出一... 强随机噪声干扰是导致地震勘探资料低信噪比的主要原因,如何在强随机噪声干扰下获取有效的信息是值得关注的问题.Duffing振子混沌系统是一个非线性的动力学系统,其对强随机噪声具有免疫能力,而对特定的周期性信号具有敏感性.本文提出一种基于Duffing振子混沌系统的速度分析方法.对CMP道集按照时距曲线关系进行移动窗口截取,将所截取的信号构建为待测信号加入Duffing振子混沌系统,通过相图网格分割方法(GPM)判断系统状态的改变,从而在强随机噪声背景下获得高分辨率的速度谱.理论模型和实际资料的处理结果表明,与传统的水平叠加速度分析方法相比,本方法能够在强随机噪声背景下获得更准确的速度分析结果. 展开更多
关键词 混沌系统 DUFFING振子 随机噪声 涌浪噪声 速度分析
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Ricker子波核支持向量回归的Mercer条件拓展问题研究 被引量:2
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作者 邓小英 杨顶辉 +1 位作者 刘涛 谢静 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第9期2335-2344,共10页
Ricker子波核支持向量回归方法是消减地震勘探记录强随机噪声的新滤波技术.用判定支持向量允许核函数的Mercer条件探讨Ricker子波核函数的有效性,经过数值计算相应的核矩阵的最小特征值,发现在一个较大范围内存在极小的负值带,数量级为1... Ricker子波核支持向量回归方法是消减地震勘探记录强随机噪声的新滤波技术.用判定支持向量允许核函数的Mercer条件探讨Ricker子波核函数的有效性,经过数值计算相应的核矩阵的最小特征值,发现在一个较大范围内存在极小的负值带,数量级为10^(-13)-10^(-16),且在正值带中亦存在10^(-13)-10^(-15)数量级的量.考虑到正负极小量值的计算误差机理相近,认为判定核函数有效性的Mercer条件在工程应用时有可能适当放宽,即核矩阵不严格半正定,接近半正定亦可.为了将Ricker子波核支持向量回归滤波方法向实际应用发展,本文对不同的理论模型的Ricker子波核滤波和小波变换滤波、自适应维纳滤波这三种技术的效果进行了比较,包括时域波形、频域振幅谱、滤波前后的信噪比以及均方误差等方面.结果表明,Ricker子波核滤波方法优于另两种方法.为实际应用Ricker子波核滤波方法奠定基础. 展开更多
关键词 Ricker子波核支持向量回归滤波方法 Mercer条件拓展 混合相位子波 随机噪声 信噪比 均方差
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Subspace identification for a stochastic model of plague 被引量:4
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作者 Miao Yu Jianchang Liu 《International Journal of Biomathematics》 2016年第5期85-105,共21页
In this paper, a stochastic model of plague is first studied by subspace identification. First, the discrete model of plague is obtained based on the classical model. The corresponding stochastic model is proposed for... In this paper, a stochastic model of plague is first studied by subspace identification. First, the discrete model of plague is obtained based on the classical model. The corresponding stochastic model is proposed for the existence of stochastic disturbances. Second, for the model, the parameter matrices and noise intensity are obtained. Finally, the simulations of the model show that the subspace identification is more precise than least square method. 展开更多
关键词 Subspace method system identification stochastic biological model PLAGUE
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Stochastic dynamic simulation of the 100-kyr cycles in climate system
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作者 DUAN MingKeng ZHOU XiuJi 《Science China Earth Sciences》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第3期420-428,共9页
Based upon the stochastic resonance theory,the formation mechanism of 100-kyr cycles in climate system is numerically studied in the perspective of stochastic dynamics.In this study,firstly we combine the idealized al... Based upon the stochastic resonance theory,the formation mechanism of 100-kyr cycles in climate system is numerically studied in the perspective of stochastic dynamics.In this study,firstly we combine the idealized albedo model with the geological evidence and observation in climate system to construct a new albedo model.Secondly,a bistable nonlinear system is constructed by introducing the albedo model into zero-dimensional energy balance model.Finally,based on this new system,with the solar radiation cycles and stochastic perturbation simultaneously taken into account,the variation of 100-kyr cycles is analyzed by numerical simulations.The results show that,when the noise intensity reaches a certain value,the stochastic resonance can be triggered.However,the noise intensity in this level does not exist in the actual climate system.In order to explain the formation mechanism of 100-kyr glacial-interglacial cycles forced by the weak solar radiation cycles,besides the solar radiation stochastic perturbation,the stochastic dynamic effects of the other "non-solar" radiation stochastic perturbation in the climate change processes should also be considered.The stochastic dynamic simulations taking the two types of stochastic perturbation into consideration show that,when the two types of appropriately observable stochastic perturbation are introduced,the stochastic resonance also can be generated.In this situation,the contribution rate of solar radiation stochastic perturbation is about 38%,which proves the importance of solar radiation stochastic perturbation in the formation of 100-kyr climate cycles. 展开更多
关键词 solar radiation climate change stochastic dynamics stochastic resonance energy balance model
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