基于线性Radon变换的超声混叠信号分离研究

在使用一发一收低频反射超声方法对大厚度介质进行测厚过程中,采集到的反射超声信号存在有效波和直达波混叠的现象,常规的一维超声信号处理方法难以对其进行有效处理。针对该类信号混叠问题,提出了基于线性Radon变换的自适应相减处理方法,从二维角度出发,根据在时空域中,直达干扰呈规律一致性,而有效底面回波呈推移差异性的特点,通过将信号阵列转换至线性Radon域的方法,对经过投影汇聚的信号数据进行自适应相减算法处理,实现对直达干扰波的有效压制及分离,从而提高低频超声回波数据的分辨率。通过仿真数据处理验证了该方法的有效性,相应厚度解算相对误差不超过0.7%。仿真和实验结果表明,提出的方法能够很好地解决大厚度介质测厚情境中混叠超声信号的分离问题。

线性Radon变换在弱信号提取及强干扰噪声抑制的应用

介绍了线性 Radon变换方法 ,克服了二维滤波 ( F-K滤波 )由于空间假频现象严重 ,可使信号与噪声有效地分离。通过对合成信号和实际数据进行处理 ,信号的信噪比和分辨率有了明显的提高 。

基于改进线性Radon变换的井孔地震上下行波场分离方法

反射波场分离是井孔地震资料处理中极其重要的一个环节,波场分离的质量直接影响成像结果的精度.不管是VSP还是井间地震资料,其反射波时距曲线都近似直线型,根据这一特征,本文提出一种改进的线性Radon变换方法来进行井孔资料的反射波上下行波场分离.该方法基于频率域线性Radon变换,通过引入一个新的变量λ来消除变换算子对频率的依赖性,避免了求取每一频率分量对应的不同变换算子,显著降低了计算成本;文中在求解该方法对应的最小二乘问题时,引入了发展较为成熟的高分辨率Radon变换技术来进一步提高波场分离的精度.采用本文方法进行井孔地震资料的上下行波场分离可以在保证分离精度的前提下有效地提高计算效率.根据上下行波在λ-f域内分布的特殊性,设计简单的滤波算子就可实现上下行波场的分离.最后通过合成数据试算以及实际资料处理(VSP数据和井间地震数据)验证了该方法的可行性和有效性.

线性Radon变换在地震面波压制中的应用

面波的高振幅、强能量和频散特性,降低了反射地震记录的信噪比。为了压制反射记录中的面波信息,提高反射资料的信噪比,先利用有限差分对几种典型的地质模型进行了正演模拟,借助于线性Radon变换对合成记录进行面波压制;采用曲线速度滤波消减Radon变换产生的端点效应和假频的影响。通过对大量理论模型的研究,证明了Radon变换对压制相干噪声有较好的的应用效果,可有效地压制地震面波的干扰。经对实际的地震数据应用线性Radon变换方法压制面波,对处理后的数据进行分析,取得了较好的效果。

线性Radon变换及其在新疆北缘区块中的应用

新疆北缘地区因其地表的复杂性,在地震资料中存在大量的线性干扰,严重影响着资料的成像效果。利用线性干扰与有效反射波在ι-p域分布区域的不同,根据线性Radon变换的原理以及应用方法,在ι-p域中识别要去除的线性干扰并对其分离,再转换到t-x域并将其从原始地震信号中减去。该方法应用于新疆北缘资料的实际处理中,效果较为理想。

非线性Radon变换及其在人脸识别中的应用

探讨抛物线、双曲线、椭圆3种非线性Radon变换及其性质,分析它们之间的关系,并将所述3种非线性Radon变换应用于人脸识别.通过对这3种非线性Radon变换及其性质研究得出,当抛物线、双曲线及椭圆的形状参数趋于无穷大时,图像抛物线Radon变换与线性Radon变换相等,双曲线Radon变换与椭圆Radon变换相等;同时,非线性Radon变换具有降噪功能和表达图像纹理特征的特点.文中将受噪声污染的人脸图像分别表示为3种非线性Radon变换下的特征矩阵,并结合PCA算法应用于人脸识别.实验结果表明非线性Radon变换在人脸识别中的有效性.

线性同相轴波场分离的高分辨率τ-p变换法

基于最小二乘τ-p变换和τ-p域模型稀疏分布的假设,本文给出高分辨率τ-p变换的推导及其模型空间域的离散采样公式,同时给出了保振幅线性同相轴波场分离的算法流程.在求解本文给出的高分辨率τ-p正变换时,由于待求解的矩阵不具备最小平方法所具有的Toeplitz结构,故采用Cholesky分解法进行计算.本文模拟了井间地震和阵列声波测井中的Stoneley上下行波的分离算法过程,高分辨率正反τ-p变换且滤波所得结果显示本文算法误差小和保振幅的特点.对于在τ-p域距离很近或时间域同相轴近于水平的线性波场,高分辨率算法的聚焦作用使得所分离波场畸变小,体现本文算法精度高的优点.理论模型试算表明本文给出的高分辨率τ-p变换线性波场分离算法具有稳定性、精度高和保振幅的特点.

基于高分辨率Radon变换的瑞利波反演在役路基动模量

为了探索在役路基动模量的一种动态反演与成像方法,该研究通过瑞利波在弹性层状体系中的理论频散方程,揭示了瑞利波在基准路基路面结构中的理论频散特征,基于高分辨率线性Radon变换建立了路基路面结构中瑞利波频散曲线的提取方法。在结合高分辨线性Radon变换提取的频散曲线与路基工作区细化分层的基础上,建立了在役路基工作区动模量的反演成像方法。通过在足尺道路试槽内点对点依次进行瑞利波、落锤式弯沉仪(falling weight deflectmeter,FWD)、承载板和弯沉测试,建立了各测试指标之间的关系。结果显示,瑞利波反演的路基动模量与其他测试方法相应结果的相关系数均大于0.80,且反演成像结果能够正确、清晰地反映路基承载能力与压实工况。

线性Radon域预测反褶积在近海地震去除多次波中的应用

多次波是水上地震资料处理中常见的噪声,也是比较难以消除的噪声,尤其是与自由表面相关的多次波。多次波的存在严重影响了地震记录的品质,甚至在叠加剖面中产生了一些假地层和假构造现象,给后续解释工作造成一定的困难。预测反褶积是基于多次波与一次波周期性差异对多次波进行压制。但在x-t域,仅在零偏移距、水平层状介质的理想情况下,多次波的周期性才能很好的保持。对非零偏移距,即便是水平层状介质,其周期性也不能很好地保持。而在线性Radon域,多次波的周期性得到保持,可选择将线性Radon变换与预测反褶积结合使用来压制多次波。本文阐述了线性Radon域预测反褶积的基本原理和部分参数选择。通过东海某工区海域地震资料多次波的衰减处理,验证了该方法的有效性和实用性。

Radon域虚震源法重构VSP数据

垂直地震剖面(VSP)数据通常比常规地面地震数据(SSP)具有更高的勘探精度,但受其观测系统限制,具有成像范围有限等问题。为解决VSP数据成像范围有限的问题,笔者将Radon变换与互相关型地震干涉技术和褶积型地震干涉技术相结合,通过Radon域虚震源法将VSP数据重构为虚拟SSP数据,并利用Radon变换方法压制随机噪声的特性,提高虚拟SSP炮集记录的信噪比。通过数值模拟,验证了Radon域虚震源法的有效性,并进一步用于添加了随机噪声的原始VSP数据。结果表明,相比于传统虚震源法,Radon域虚震源法能够有效压制随机噪声,提高虚拟炮集记录的信噪比,与VSP原始数据相比,所构建的虚拟SSP炮集记录经偏移成像后可以有效扩大成像范围并提高成像分辨率。

基于压缩感知的高分辨率平面波分解方法研究

平面波分解方法是地震资料处理中的一项关键技术,它广泛地运用在平面波偏移、各类Beam偏移等成像方法中.平面波分解不仅可以提高偏移成像的效率,而且可以压制地震资料中的随机噪音,提高地震数据的信噪比.线性Radon变换(LRT)是一种常见的实现平面波分解的方法,但常规的LRT存在以下两个缺点:(1)分辨率受测不准原理限制;(2)变换结果存在很多噪音和空间假频.为了克服LRT的上述缺点,本文提出一种基于压缩感知的高分辨率平面波分解方法,并利用加权匹配追踪(WMP)技术实现了该方法.该方法将LRT视为一个参数估计问题,并将LRT结果的稀疏性作为约束条件,在压缩感知理论的指导下利用WMP方法得到高分辨率、高信噪比的平面波分解结果.另外,该方法还可以用于提取地震数据的线性信号、压制随机噪音、实现高维地震数据规则化等地震资料处理技术.数值实验结果证明:WMP方法可以有效地提取地震数据中的线性信号,提高LRT的分辨率和信噪比,从而改善平面波分解的质量.

汽车制动间隙自调臂的分离间隙提取技术研究

基于线性Radon变换的图像投影方法,改善汽车自动调整臂性能测试仪对分离间隙的提取精度。由于工业领域广泛使用的梯度极值法等传统特征点提取方法对含噪密集的信号非常敏感,很难准确识别在线测试曲线的拐点,降低了曲线特征点的提取精度,增加了误判率。在分离间隙在线测试仪的应用中,基于线性Radon变换法的分离间隙提取技术,能大大改善分离间隙的获取精度和准确度。实验验证,线性Radon变换法的计算误差比梯度极值法的计算误差至少降低10倍,同时,该技术理论研究成果已在杭州沃镭科技有限公司成功推广使用。