Ricker子波核最小二乘支持向量机在地震勘探信号去噪应用中的参数设置研究

最小二乘支持向量机(LS-SVM)用于拟合回归处理时的参数设置一直是一个难题,它会受到信号类型和强度、核函数类型、噪声强度、计算精度要求等因素的影响.本文针对Ricker子波核LS-SVM去除地震勘探信号中随机噪声问题,讨论和分析了向量机参数、核参数对去噪性能的影响.实验表明,核参数f可取为地震记录的主频,不能较准确估计时宁大勿小;向量机参数γ只要不取得过小,一般情况下都是能接受的.采用此方法对含不同强度噪声的地震勘探信号进行了去噪处理.

基于Ricker子波核的支持向量回归方法及其在地震勘探记录去噪处理中的应用

针对地震勘探中强随机噪声的去噪问题,引进支持向量回归方法,提出并证明一种新的Ricker子波核函数。支持向量回归采用核映射的基本思想,基于结构风险最小化原则,将回归问题转化为一个二次规划问题。对单道记录或多道记录中任选道的仿真实验表明,与传统的基于径向基核函数的支持向量回归及褶积滤波方法相比,使用本方法去噪后的同相轴更为清晰,波形恢复得更好,信噪比也较高,因此有可能将其应用于地震勘探记录的去噪处理中。

基于核函数主分量的维纳滤波方法研究

针对强随机噪声地震资料背景下经典维纳滤波方法在信号的保幅及高维数据空间求解过程中产生病态矩阵的问题,提出利用核函数主分量维纳滤波压制强地震勘探随机噪声.首先利用线性核函数将地震信号映射到特征空间,再通过主分量分析方法提取地震数据主分量进行数据降维,并得到核主分量维纳滤波因子,从而进行核主分量维纳滤波(K-WPC).正演仿真及对实际地震资料处理表明,该方法对随机噪声有较好的压制作用,保幅效果也令人满意.