小波变换和沃尔什变换在测井曲线分层中的联合应用

在分析单独利用小波变换或沃尔什变换进行测井曲线自动分层所存在的优势及弊端的基础上，依据沃尔什方法能适用多测井曲线分层和小波方法更能表征信号突变点的特点，提出了一种小波变换和沃尔什变换联合的测井曲线自动分层方法，该方法能有效地结合两者在测井曲线分层巾的优势并弥补各自的不足。实际测井资料的处理结果表明，与小波变换分层方法和沃尔什变换分层方法相比，该联合方法简单、快速、有效，更适合实际测井资料的处理。     

一种基于沃希变换的测井自动分层方法

介绍了一种利用沃希（Ｗａｌｓｈ）变换实现测井曲线计算机自动分层方法。叙述了Ｗａｌｓｈ变换的基本理论和用于测井自动分层的实现过程。通过实际资料的处理证明,该技术是一种快速、准确的认识岩性界面的方法,具有很好的实用价值。     

小波变换在智能厚度划分系统中的应用

在研究小波变换表征信号突变特征的基础上, 提出一种用小波变换划分地层厚度的方法. 采用高斯一阶导数作为基小波对测井曲线进行一维连续小波变换, 并用得到的系数曲线更精确地识别各个“波形”的形态特征, 根据曲线的特点对精度要求不同的曲线采取了不同尺度的变换, 有效解决了厚度划分中的地层分层和合层问题, 提高了厚度划分精度. 结合实际应用, 验证了该方法处理测井信号的有效性.     

由测井曲线确定岩层界面的方法

本文介绍一种应用沃尔什变换对测井曲线进行分层的技术,即对原始测井曲线作低通滤波后,根据各条曲线值变化的加权和,由计算机自动判断,确定岩层界面。这是一种方法简单、运行速度快、结果精确、使用方便的测井曲线分层的计算机技术。通过在IBM-PC微机上对测井曲线进行分层处理的实例,证实了这种方法的可行性。文中还论述了提高分层分辨率的途径。这种方法的处理程序可用于测井资料的逐层解释、岩相分析和相关对比等方面。     

小波变换地震反演方法

提出了一种利用小波变换方法提高地震剖面的分辨率，进而更有效地进行波阻抗反演的新思路。根据小波变换的特点，对测井资料进行小波分解，对分解结果的各个频段进行组合，寻找与井旁道接近的组合方案，从而得到大地滤波因子，将此滤波因子作用于其他各道，得到对应于该道的反射系数，进而求得波阻抗的值。     

提升测井曲线分辨率的第一类算子问题处理方法

老油区测井资料的分辨率不能满足储层非均质性精细描述的要求,因而其常规测井曲线的高分辨率处理很重要.将第一类算子问题与沃尔什函数变化方法相结合,提高老井测井曲线的纵向分辨率,进而提升常规测井曲线对储层非均质性的分辨能力.利用离散沃尔什函数变换法,并采用正则化处理手段和快速的数值算法,提高了反演速度,并避免了由于测井资料误差造成的测井曲线反演的病态问题.利用该方法对常规测井资料进行了高分辨率处理,结果表明,处理后的测井信息与地层真实情况更为接近,可有效地提升常规曲线的纵向分辨能力,使其更好地用于老油区储层非均质区域性评价.     

小波变换在地震瞬时属性提取中的应用

本文介绍了运用小波变换求取地震信号瞬时属性的基本原理。分析了适合做小波变换的信号特征,讨论了小波变换与希尔伯特变换在求取地震瞬时属性的联系与区别。然后,分别给出了小波变换和希尔伯特变换在实际地震资料中提取瞬时属性计算结果,并进行了比较分析。通过理论分析和实际资料的应用表明,应用小波变换求取地震信号瞬时属性能取得较理想的效果。     

高斯小波用于测井层序地层自动划分的研究

不同级别层序界面的识别是层序地层学研究的关键问题.在层序地层单元的分界面上,测井曲线表现为突'变,而高斯小波对信号突变点具有敏感性和多尺度分析特性,因此测井数据的高斯小波变换能够表征这种突变.以胜坨油田某井为例,对自然电位测井数据进行高斯小波变换,将一维测井数据拓展为二维深度-尺度空间,使其内部的能量聚集与分布得以清晰展示.依据小波时频色谱信息和能量信息,选取识别不同级别层序地层界面的最佳尺度,获取最佳尺度下小波系数模极值的信息.结果表明,小波系数曲线模极值能反映地层岩性的变化,与各级层序.界面具有较好的对应关系,从而可据其实现不同级别层序界面的划分.与岩性剖面相比,该方法可用来准确划分层序界面.这些探索为地层层序的自动划分提供了一种新的思路.     

基于小波变换的测井曲线识别系统

主要介绍了利用小波变换可以检测出奇异信号的特殊功能,在此基础上,给出了计算机模式识别技术实现的测井曲线的自动识别方法,利用VC＋＋开发了测井曲线识别系统并给出了实验结果。     

基于Curvelet和小波变换的纹理图像识别

提出了一种基于Curvelet变换与小波变换相结合的纹理图像分类算法.小波变换在分析点奇异信号时具有良好的性能,而Curvelet变换更适合分析图像中的曲线或直线状边缘特征.算法通过提取两者分解子波段的统计学和灰度共生矩阵特征,采用支持向量机对纹理图像进行分类.实验结果表明,和单一的多分辨率变换特征提取相比,该算法具有更高的分类准确率.     

Fourier变义换和Gabor变换与小波变换的比较研究

对Fourier变换、Gabor变换和小波变换进行比较。从Fourier变换的定义出发，进行分析阐述，指出了Fburier变换不具有局部化分析的功能以及时频完全分离的缺点：通过对Gabor变换的核函数进行时频两域分析，说明了它品质因数是不恒定的以及它的一些缺陷；最后对小波变换的核函数进行分析，论述了小波变换具有品质因数恒定和多分辨率分析等优点。     

Fourier变换和Gabor变换与小波变换的比较研究

对Fourier变换、Gabor变换和小波变换进行比较.从Fourier变换的定义出发,进行分析阐述,指出了Fourier变换不具有局部化分析的功能以及时频完全分离的缺点;通过对Gabor变换的核函数进行时频两域分析,说明了它品质因数是不恒定的以及它的一些缺陷;最后对小波变换的核函数进行分析,论述了小波变换具有品质因数恒定和多分辨率分析等优点.     

Duggal变换与Aluthge变换的数值域

设A是作用在复Hilbert空间H上的有界线性算子,证明了A的Duggal变换的数值域包含于A的数值域;同时,利用简洁的方法证明了A的Aluthge变换的数值域等于A的*-Aluthge变换的数值域.     

Hilbert-Huang变换在线性正则域的新推广

Hilbert-Huang变换是一种重要的非平稳信号分析工具,其对信号的处理包含两个方面:(i)经验模态分解;(ii)Hilbert谱分析.2012年,Li,Tao和Wang利用线性正域上的Hilbert变换将该变换推广到线性正则域,从而获得了一种更为灵活的信号分析工具.本文提出了Hilbert-Huang变换在线性正则域的一种新推广.这种新推广先利用经验模态分解将信号转换成固有模态函数,再引入另一种线性正则域的Hilbert变换对固有模态函数进行Hilbert谱分析,从而得到Hilbert-Huang变换在线性正则域的一种新推广.     

基于Fourier-Bessel展开和Karhunen-Loeve变换的语音变换

为了有效地进行语音变换,改善变换后语音的自然度和目标人倾向度.依据语音信号传播机理和(Fourier-Bessel)展开式系数对语音信号的表现能力,提出了利用F-B展开系数作为变换参数.在该算法中,根据F-B展开系数无语音相位信息的特点,提出基于最大基频相位的语音分帧算法;针对F-B展开式数据量过大的问题,提出了基于Karhunen-Loeve变换的参数压缩算法,转换模型使用GMM(Gaussian mixture model)模型.对算法进行了仿真实验.对变换后语音所进行的ABX测试表明,算法能够较好地完成语音变换,变换后语音的目标人趋向度比较高.     

高维小波变换的一般形式

利用小波变换是等距变换这一事实，推导出高维小波变换的一般形式，使通常的小波变换只是其中的一种特殊情形。在实际应用中，可以适当的选取参数α，β。这使小波变换的应用更广泛，使用更灵活。     

一种基于小波变换与分水岭变换的菌落图像分割算法研究

菌落的特点是菌落细胞大小不一、形态各异、分布杂乱。提出了一种新的基于小波变换与分水岭变换的分割算法,首先利用小波变换产生多分辨率图象,然后对最低分辨率图象进行分水岭分割,最后对低分辨率分割后的图象进行高分辨率投影,得到高分辨率图象的分水岭分割结果。实验结果表明,该算法对复杂菌落图象能获得较好的分割效果。     

离散W变换的一种推广

离散W变换(DWT)在数字信号、图像处理、频谱分析、数据压缩和信息隐藏等领域有着广泛的应用,DWT具有4种类型.文中推广了离散W变换,给出了一个包含3个参数的统一表达式,并证明在许多情形新变换是正交变换.