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f-x域经验模式分解与多道奇异谱分析相结合去除随机噪声
被引量：
17
1
作者
刘婷婷
陈阳康
《石油物探》
EI
CSCD
北大核心
2016年第1期67-75,共9页
近年来,经验模式分解法(EMD)因其处理非稳态地震信号的能力和易于实现而备受关注。总结了EMD在地震去噪中的应用情况,提出了一种基于f-x域EMD和多道奇异谱分析(MSSA)相结合的去噪新方法。该方法不同于f-x域EMD分别与f-x域预测滤波、小...
近年来,经验模式分解法(EMD)因其处理非稳态地震信号的能力和易于实现而备受关注。总结了EMD在地震去噪中的应用情况,提出了一种基于f-x域EMD和多道奇异谱分析(MSSA)相结合的去噪新方法。该方法不同于f-x域EMD分别与f-x域预测滤波、小波阈值、曲波变换等相结合的各种去噪方法,它可以得到比f-x域MSSA更高的信噪比并能预测f-x域EMD中损失掉的线性能量。该方法的实现过程为:首先,对地震剖面应用f-x域EMD,保留所有相对水平的同相轴,这样在噪声剖面中留下很少的倾斜信号和随机噪声,然后在差异剖面中应用f-x域MSSA恢复倾斜信号,最后将水平信号和倾斜信号相加得到去噪剖面。理论测试和实际数据的处理结果验证了该方法的优越性。
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关键词
去除随机噪声
经验模式分解
法
多道奇异谱分析法
F-X域
恢复倾斜同相轴
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职称材料
题名
f-x域经验模式分解与多道奇异谱分析相结合去除随机噪声
被引量：
17
1
作者
刘婷婷
陈阳康
机构
中国石油化工股份有限公司上海油气分公司研究院
德克萨斯大学奥斯汀分校
出处
《石油物探》
EI
CSCD
北大核心
2016年第1期67-75,共9页
文摘
近年来,经验模式分解法(EMD)因其处理非稳态地震信号的能力和易于实现而备受关注。总结了EMD在地震去噪中的应用情况,提出了一种基于f-x域EMD和多道奇异谱分析(MSSA)相结合的去噪新方法。该方法不同于f-x域EMD分别与f-x域预测滤波、小波阈值、曲波变换等相结合的各种去噪方法,它可以得到比f-x域MSSA更高的信噪比并能预测f-x域EMD中损失掉的线性能量。该方法的实现过程为:首先,对地震剖面应用f-x域EMD,保留所有相对水平的同相轴,这样在噪声剖面中留下很少的倾斜信号和随机噪声,然后在差异剖面中应用f-x域MSSA恢复倾斜信号,最后将水平信号和倾斜信号相加得到去噪剖面。理论测试和实际数据的处理结果验证了该方法的优越性。
关键词
去除随机噪声
经验模式分解
法
多道奇异谱分析法
F-X域
恢复倾斜同相轴
Keywords
random noise attenuation, empirical mode decomposition （EMI））, multi-channel singular spectrum analysis（MSSA） ,f-=c domain,dipping event restoration
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
f-x域经验模式分解与多道奇异谱分析相结合去除随机噪声
刘婷婷
陈阳康
《石油物探》
EI
CSCD
北大核心
2016
17
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