基于多次小波变换的小波域阈值地震信号去噪

在常规小波域阈值信号去噪方法的基础上,提出了基于多次小波变换的小波域阈值地震信号去噪方法。根据小波变换下信号和噪声在多尺度空间中的不同特性,对不同尺度下的小波系数用阈值处理,改进了多次小波变换应用于地震信号去噪的方法。数据仿真和实际应用表明,该方法可以有效压制随机干扰,对提高地震记录的信噪比和分辨率都有较好的效果。     

用过采样小波变换提高地震资料分辨率

小波分析具有时频局部化优点 ,被誉为“数学显微镜”。讨论了利用小波变换提高地震资料分辨率 ,在阐述小波原理的基础上 ,给出小波分频带能量合理补偿提高分辨率的方法。考虑到快速小波变换分解尺度数目与信号样点数有关 ,借鉴通讯系统中的过采样技术 ,提出过采样小波变换提高地震资料分辨率方法。实际资料试算表明 ,过采样小波变换方法可以有效提高地震资料分辨率 ,是对小波变换方法的扩展。     

用小波变换提高地震资料的分辨率

小波变换具有时－频域局域化好的特性。利用小波变换的优良性质提出了一种地震资料高分辨率处理方法、该方法首先对地震信号进行小波分解,再对小波分尺度信号进行合理的频率补偿,最后将频率补偿后的小波分尺度信号进行小波反变换,得到高分辨率地震信号。理论模型试算和实际地震资料处理结果证明了该方法的正确性和有效性。     

小波变换与F—K算法在滤波中的应用

陆地地震勘探资料通常含有不同类型的噪声。有效地消除这些噪声，提高分辨率是地震数据处理的主要内容之一。作为一种时频分解方法，小波变换是一种有效的时变滤波工具。本文这了小波变换的有关理论，阐述了它的滤波原理，并借助于Ｆ－Ｋ滤波方法，将小波变换成功地应用于地震信号的滤波之中。具体方法是：将一维信号变换到二维Ｆ－Ｔ平面上，通过改变不同的尺度因子，把信号的不同频率分量刻画出发，再通过改变位移参数来描述信号的     

基于经验小波变换的地震资料噪声压制方法

噪声压制是地震资料处理中重要的环节,目前已有的去噪技术存在着噪声去除不干净、有效信号丢失、不能处理非线性非平稳信号等问题。经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,简写为EWT)是一种能自适应分解原始信号的算法,其相较于经典的经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简写为EMD)具有更好的自适应性和完善的数学理论基础。将EWT算法引入到地震资料噪声压制中,选取合适的小波函数并利用EWT算法对目标地震信号进行自适应分解,得到其各个频率尺度的固有模态分量;然后根据原始地震信号的主频设定阈值范围,选取主频值在阈值范围内的固有模态分量进行重构,最终获取去噪后的地震信号。结果表明将EWT噪声压制算法应用于数值模型和实际地震资料中,可以很好地实现有效信号和噪声的分离,结果均比常规算法的去噪效果要好。     

一种改进的多次小波变换地震信号去噪方法

根据小波变换下信号和噪声在多尺度空间中的不同特性,对不同尺度下的小波系数用阈值处理,改进了多次小波变换应用于地震信号去噪的方法。数据仿真和实际应用表明,该方法可以有效压制随机噪声,对提高地震记录信噪比和分辨率都有较好的效果。     

小波谱白化方法提高地震资料的分辨率

小波变换具有分析性质好和时一频局域化好的特性,而谱白化方法是高分辩处理中一种有效的频率补偿手段。本文利用它们各自的优点,使二者有机结合起来,提出了一种地震资料高分辩处理方法。该方法首先对地震信号进行小波分解,再利用谱白化方法对小波分尺度信号进行合理的频率补偿,最后将频率补偿后的小波分尺度信号进行小波反变换,得到高分辨地震信号。理论模型试算和实际地震资料处理结果证明了该方法的正确和有效性。     

利用纵向小波包变换和横向多项式拟合提高地震信号的信噪比和分辨率

根据地震剖面上不同的频段和时段有不同的信噪比，以及相邻地震道反射波有效成分（除去噪声的有用信号）在波形和能量上具有较强的相关性的特点，本文提出了应用小波包变换和多项式拟合理论消除噪声和提高信号分辨率的方法。该方法的内容是：先将每道地震记录进行小波包分解，形成地震记录分时分频小波包剖面；然后利用共深度点反射波相关的性质用多项式拟合进行信噪分离；再将各个小波包剖面重构为经去噪后的地震剖面。理论记录计算和实际地震剖面的处理结果表明：利用纵向地震道的小波包分解和横向多项式拟合的分时分频处理方法，能够有效地提高剖面的信噪比和分辨率。     

基于二次小波变换的地震信号去噪方法

本文在Donoho的小波域阚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，提高地震资料的信噪比。     

随机噪声的多尺度多方向域压制方法研究

介绍了信号的多尺度多方向特性和具有此功能的第2代curvelet变换的基本原理,阐述了对于光滑且二阶连续可微的函数,第2代curvelet变换所具有的最优逼近性能。给出了地震资料随机噪声衰减的阈值方法。基于理论模型讨论了多尺度多方向域(curvelet域)的去噪特性,并将其与传统小波变换的去噪效果进行了对比。最后,将该方法应用于实际地震资料处理,结果表明,与传统小波变换相比,多尺度多方向域阈值法充分利用了信号与噪声在方向上的差异,使随机噪声得到了较好的衰减,有效提高了地震资料的信噪比,较好地保留了地震记录的有效信号。