三参数小波变换自适应阈值压制地震数据高频随机噪声

在有效压制高频随机噪声的基础上,最大限度保留有效信号一直是地震数据降噪处理中的难点.小波变换阈值降噪因其优秀的降噪效果和较高的计算效率受到地球物理学家们的青睐.在小波变换阈值降噪中,小波基、阈值函数以及阈值是影响降噪效果的3个关键因素.针对这3个关键因素开展相关研究:(1)采用更加适合地震信号分解的三参数小波作为母小波,可以更好进行信噪分离;(2)采用改进的阈值函数克服传统硬、软阈值函数的不足,基于改进阈值函数得到的降噪地震数据不仅波形光滑、连续,而且基本保持原始信号的特征,综合了硬阈值和软阈值函数的优点;(3)针对统一阈值"过扼杀"有效信号这一缺点,提出自适应阈值,自适应阈值不单以能量为标准进行有效信号和噪声的识别,还考虑有效信号小波系数的相关性,避免有效信号被当成噪声舍弃.最后通过模型试算和实际地震数据验证所提方法的有效性和实用性.

基于二维小波变换的随机噪声压制方法研究

在地震勘探中,随机噪声是一种频带较宽、严重影响有效波的干扰波,常用的一维去噪方法效果不理想。小波变换是一种时频分析方法,根据它的分频和局部分析能力,能有效地消除随机干扰,保留有效波的中、高频成分,经过小波重构,可恢复有效波信号。针对地震信号随机干扰的特点,运用二维小波变换的理论,设计了相应的变换域去噪滤波器。此方法的特点是计算速度快,稳定性好,自适应性强,能对各种地震数据进行去噪处理,模型数据与实际数据的应用效果证明,二维小波变换具有较强的信噪分离能力。

基于小波变换的自适应阈值微震信号去噪研究

针对矿山微震信号中所包含的随机噪声对微震监测和微震源的准确定位存在着严重干扰的问题,根据前人的研究成果,在分层阈值上增加分层自适应因子,提出一种新的分层自适应阈值方法.该方法根据矿山微震有效信号的低频特性,利用分层自适应因子,将高频部分的噪声信号最大限度地去除,提高矿山微震信号的信噪比;同时,最大程度地保留低频部分的信号.通过实际数据与分层阈值的对比,验证了该方法的有效性与优越性.

基于改进混沌果蝇优化小波阈值法地震信号随机噪声压制

由于野外采集地震资料往往带有较多的随机噪声,给资料解释造成困难。针对小波阈值去噪的阈值选取通常需要对信号进行先验估计,带有较强猜测性,阈值选取难以获得最优结果。本文提出基于改进混沌果蝇优化的小波阈值法,将基于广义交叉验证(GCV)函数设定为阈值选取目标函数,在混沌果蝇优化算法中引入调节系数实现对该目标函数的迭代寻优,在无先验信息前提下,获取最优小波阈值。通过将本文算法用于合成地震记录和实际地震记录进行去噪处理,并对比常用小波阈值去噪算法,证明了本文算法的有效性。

基于小波变换的爆破地震信号阈值去噪的应用研究

运用小波变换多尺度分析的思想,在不同的尺度下观察信号不同的局部化特征。利用小波系数的统计特性和噪声本身的性质,应用信号特征估计信号中的噪声形态,提出了一种爆破地震信号小波变换阈值去噪的方法,在小波阈值去噪中准确估计噪声阈值水平,使在消除信号噪声的同时保留信号中弱特征成分。通过理论和实践证明了这种方法能够有效地消除爆破地震信号中的噪声。

基于小波变换新阈值函数的地震资料去噪方法

探讨在地震勘探中小波变换处理非平稳信号的时频分析方法,从强噪声地震信号中除去干扰进而提取有效信号。在D.L.Dohono提出的小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的阈值函数用于非平稳强震降噪。该函数是介于硬、软阈值函数之间的一个可调函数,具有计算稳定性好、精度高、收敛速度快、对模型参数α的选择简单易于操作等特征。通过仿真实验和实际地震处理验证,表明所构造的新阈值函数能有效改善地震剖面处理效果,达到提高信噪比的目的。

基于二次小波变换的地震信号去噪方法

本文在Donoho的小波域阈值去噪处理方法基础上,提出一种基于二次小波变换的地震信号去噪方法,该法是对地震信号进行多尺度小波变换,然后对主要由噪声控制的尺度1上的小波系数再进行第二次多尺度小波变换,并将二次小波变换后的尺度1上的小波系数置零,将其余尺度上的小波系数重构,最后对处理后地震剖面进行小波域阈值去噪处理。通过理论模型和实际资料的处理结果表明,本文所述方法能有效地改善地震剖面处理效果。

基于二维小波变换的随机噪声压制方法在GPR数据中的应用

在探地雷达探测工作中,为了尽可能多的获取回波信息,通常采用宽频带记录,这就不可避免地将各种干扰波也记录下来,其中随机噪声由于其频带较宽,分布于整个数据剖面,常规滤波方法对随机噪声的压制效果往往不佳。由于小波变换具有较强的分频和局部分析能力,根据需要选择合适的小波基函数和去噪方法,可较好地压制随机噪声,提高信噪比。基于二维小波变换理论,提出了采用自适应分层阈值法对探地雷达数据进行压制随机噪声的方法。通过不同模型、不同信噪比下正演模拟数据的验证以及对实测数据的处理,并与中值滤波法和全局阈值法的去噪效果进行了对比分析,结果表明自适应分层阈值法去噪效果更好,实用性更强。

小波变换方法在地震资料噪声消除中的应用

小波变换方法由于具有同时在时间域与频率域分析的特点,在信号的分析处理方面得到了广泛的应用,将其应用于地震信号噪声的处理,有着更好的应用前景和研究价值。笔者的研究工作主要围绕小波变换消噪过程中阈值方法的选择及阈值的选取,同时将一维小波方法与F-K滤波方法、二维小波方法与F-K方法以及这3种方法结合起来进行噪声的去除,用于实际数据处理,效果较好。

基于小波域的FastICA算法的非常规油气藏地震资料去噪

近年来,随着鄂尔多斯盆地苏里格气田开发规模的不断扩大,全数字三维地震得到广泛应用,数字检波器的高灵敏性使得地震资料噪声极其发育。因此,全数字三维地震资料叠前去噪是资料处理的关键。针对全数字三维地震资料的特点,结合盲信号分离技术的最新发展,特别是神经网络技术的最新发展应用到研究中来,建立适合于理论地震记录的盲信号分离的算法模型,对已知反射地震数据实施盲分离技术,将地震信号变换到小波域中,并用Fast ICA算法进行盲分离去噪,然后将去噪后的信号从小波域变换到时间域信号。试验结果表明,该方法得到的去噪效果较时间域内直接去噪效果好。

遥感图像信号不相关随机噪声去除方法研究

遥感图像无论在获取还是在传输中都会受到噪声的干扰,影响图像质量和进一步的数据挖掘。因此,在一般数字图像去噪算法的基础上探讨了对遥感图像信号不相关随机噪声的去除方法。由于小波变换理论在图像去噪处理中的应用广泛且效果显著,在此着重研究基于小波变换的小波阈值去噪算法。进而在coif3小波函数下进行仿真实验,结合仿真结果比较硬阈值和软阈值对噪声滤除的效果,同时还在软阈值的基础上尝试了多级软阈值去噪算法。实验结果表明,软阈值处理后的去噪效果要优于硬阈值,而多级软阈值处理后的效果优于纯软阈值处理的效果。

基于小波变换的微震信号去噪研究

微震信号去噪的目的是通过剥离噪声信号来最大化获取有用信号。该有用信号蕴含着岩石内部应力变化及破裂的机理,通过对微震有用信号的分析处理,可以定位微震震源位置和计算矿震能量大小。文章介绍了小波变换去噪的基本原理和方法;并通过在MATLAB环境下对微震原始信号进行小波阈值去噪仿真,验证了小波阈值方法在微震信号去噪领域的可行性及优越性;阐述了小波消噪中阈值的选取规则,并通过对微震原始信号的4种自适应阈值去噪效果的比较,表明4种阈值去噪方法均能有效地实现微震信号去噪。

低信噪比地震记录干扰波压制方法研究

针对低信噪比地震记录,研究利用二次小波变换对面波及随机干扰波进行压制。首先采用二次小波变换分离弱反射信号,在压制干扰的同时最大程度的保留有效波信息;其次在阈值收缩过程中,采用余弦非线性阈值算法,对收缩因子加入光滑函数φ,一定程度上克服了传统阈值在小波逆变换中的畸变性。通过理论数据的算例及对某油田的实际炮记录的处理来看,该方法在有效压制干扰波的同时,较好地保留了有效反射波的信息。

基于小波变换的地震信号去噪方法研究

提高信噪比是地震信号数字处理的主要任务.研究了几种常用的小波去噪方法在地震信号中去除随机噪声的应用,分析了各自的特点,并改进了算法.通过MATLAB的仿真结果表明,小波变换的去噪效果明显优于传统的Fourier变换方法.

二维小波变换理论在地震信号去噪中的应用

针对地震信号随机干扰和规则干扰的特点，运用二维小波变换的理论，设计了相应的变换域去噪滤波器．理论记录和实际野外记录试算表明，二维小波变换具有较强的信噪分离作用．只要运用得当就能取得满意的效果．

小波去噪在地震信号处理中的应用

在地震信号处理的若干环节中,将有效信息从含有噪声的干扰背景中提取出来,进而提高地震数据信号的信噪比和分辨率成为地震信号处理的关键一步。利用小波变换方法可对地震信号进行去噪,更准确地将有效信号和噪声区分开来,并可在最大限度去除噪声的同时,尽可能多地保留有效信号。本文结合小波变换的阈值去噪方法,探讨小波变换技术在地震信号去噪中的应用。

基于曲波变换在地震数据随机噪声压制的应用

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。