利用波原子分解系数自适应Wiener滤波方法压制地震数据随机噪声

随机噪声是地震勘探数据中常见的背景噪声,会对有效信号产生负面影响,有必要研究更适用的方法去除随机噪声。为此,提出基于波原子分解系数自适应Wiener滤波,并对滤波后的系数进行波原子重构的方法,压制随机噪声以突出有效信号。针对人工合成地震记录,应用SVD阈值、二维多尺度小波分解阈值和波原子分解阈值三种滤波方法与所提方法进行对比测试及分析,可见所提方法在压制随机噪声的同时能充分保留有效信号,使反射同相轴更清晰且连续性更好。利用该方法还对实际地震记录进行了滤波处理,并与用上述三种阈值和时频峰值等滤波方法处理后的记录作对比,进一步表明所提方法在压制随机噪声与保持有效信号方面的性能更优,具有较强的实用性。

基于小波-原子分解的超短期风电出力预测模型

为提高含风电场电网经济调度能力以及降低电力系统规划决策的保守性,提出了基于小波-原子分解(WD-AD)的风电出力超短期预测模型。该模型采用小波分解(WD)作为前置环节,以基于原子表达式的自预测和基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的残余分量预测为基础构建原子分解(AD)预测模型,分别对风电出力的高低频分量进行预测,并将结果相加得到最终预测值。AD分解过程由衰减线性和Gabor原子库交替分解完成,可自适应匹配不同类型分量。同时,本文提出将细菌群体趋药性和正交匹配追踪算法相结合(BCC-OMP)优化的原子分解法,进一步增强了原子分解能力。实际风电场算例验证了所提方法的自适应性、快速性及有效性。

Decompositions of non-homogeneous Herz-type Besov and Triebel-Lizorkin spaces

Decompositions of non-homogeneous Herz-type Besov and Triebel-Lizorkin spaces by atoms,molecules and wavelets are given.These results generalize the corresponding results for classical Besov and Triebel-Lizorkin spaces.