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利用波原子分解系数自适应Wiener滤波方法压制地震数据随机噪声
被引量：
1
1
作者
刘彦萍
张乃禄
+2 位作者
仵杰
严正国
高建申
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2021年第5期1022-1029,1047,I0010,共10页
随机噪声是地震勘探数据中常见的背景噪声,会对有效信号产生负面影响,有必要研究更适用的方法去除随机噪声。为此,提出基于波原子分解系数自适应Wiener滤波,并对滤波后的系数进行波原子重构的方法,压制随机噪声以突出有效信号。针对人...
随机噪声是地震勘探数据中常见的背景噪声,会对有效信号产生负面影响,有必要研究更适用的方法去除随机噪声。为此,提出基于波原子分解系数自适应Wiener滤波,并对滤波后的系数进行波原子重构的方法,压制随机噪声以突出有效信号。针对人工合成地震记录,应用SVD阈值、二维多尺度小波分解阈值和波原子分解阈值三种滤波方法与所提方法进行对比测试及分析,可见所提方法在压制随机噪声的同时能充分保留有效信号,使反射同相轴更清晰且连续性更好。利用该方法还对实际地震记录进行了滤波处理,并与用上述三种阈值和时频峰值等滤波方法处理后的记录作对比,进一步表明所提方法在压制随机噪声与保持有效信号方面的性能更优,具有较强的实用性。
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关键词
波原子分解
自适应Wiener滤
波
波
原子
重构
随机噪声
压制
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职称材料
基于小波-原子分解的超短期风电出力预测模型
被引量：
12
2
作者
曲正伟
张坤
+2 位作者
王云静
王雅坤
崔志强
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期2251-2258,共8页
为提高含风电场电网经济调度能力以及降低电力系统规划决策的保守性,提出了基于小波-原子分解(WD-AD)的风电出力超短期预测模型。该模型采用小波分解(WD)作为前置环节,以基于原子表达式的自预测和基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的残余...
为提高含风电场电网经济调度能力以及降低电力系统规划决策的保守性,提出了基于小波-原子分解(WD-AD)的风电出力超短期预测模型。该模型采用小波分解(WD)作为前置环节,以基于原子表达式的自预测和基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的残余分量预测为基础构建原子分解(AD)预测模型,分别对风电出力的高低频分量进行预测,并将结果相加得到最终预测值。AD分解过程由衰减线性和Gabor原子库交替分解完成,可自适应匹配不同类型分量。同时,本文提出将细菌群体趋药性和正交匹配追踪算法相结合(BCC-OMP)优化的原子分解法,进一步增强了原子分解能力。实际风电场算例验证了所提方法的自适应性、快速性及有效性。
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关键词
风电出力预测
小
波
-
原子
分解
最小二乘支持向量机
正交匹配追踪
细菌群体趋药性
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职称材料
题名
利用波原子分解系数自适应Wiener滤波方法压制地震数据随机噪声
被引量：
1
1
作者
刘彦萍
张乃禄
仵杰
严正国
高建申
机构
西安石油大学电子工程学院
陕西省油气井测控技术重点实验室
出处
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2021年第5期1022-1029,1047,I0010,共10页
基金
国家自然科学基金项目“基于广义同步挤压方向时频的VSP最优滤波研究”(41704106)
“油基钻井液环境下电成像测井的快速定量反演研究”(41804115)
陕西省自然科学基础研究计划项目“油井动液面实时监测系统中自适应高精度数据处理技术研究”(2018JQ4045)联合资助。
文摘
随机噪声是地震勘探数据中常见的背景噪声,会对有效信号产生负面影响,有必要研究更适用的方法去除随机噪声。为此,提出基于波原子分解系数自适应Wiener滤波,并对滤波后的系数进行波原子重构的方法,压制随机噪声以突出有效信号。针对人工合成地震记录,应用SVD阈值、二维多尺度小波分解阈值和波原子分解阈值三种滤波方法与所提方法进行对比测试及分析,可见所提方法在压制随机噪声的同时能充分保留有效信号,使反射同相轴更清晰且连续性更好。利用该方法还对实际地震记录进行了滤波处理,并与用上述三种阈值和时频峰值等滤波方法处理后的记录作对比,进一步表明所提方法在压制随机噪声与保持有效信号方面的性能更优,具有较强的实用性。
关键词
波原子分解
自适应Wiener滤
波
波
原子
重构
随机噪声
压制
Keywords
wave atom decomposition
adaptive Wiener filtering
wave atom reconstruction
random noise
suppression
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
基于小波-原子分解的超短期风电出力预测模型
被引量：
12
2
作者
曲正伟
张坤
王云静
王雅坤
崔志强
机构
燕山大学电力电子节能与传动控制河北省重点实验室
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期2251-2258,共8页
基金
河北省高等学校科学技术研究项目(QN2016064)资助
文摘
为提高含风电场电网经济调度能力以及降低电力系统规划决策的保守性,提出了基于小波-原子分解(WD-AD)的风电出力超短期预测模型。该模型采用小波分解(WD)作为前置环节,以基于原子表达式的自预测和基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的残余分量预测为基础构建原子分解(AD)预测模型,分别对风电出力的高低频分量进行预测,并将结果相加得到最终预测值。AD分解过程由衰减线性和Gabor原子库交替分解完成,可自适应匹配不同类型分量。同时,本文提出将细菌群体趋药性和正交匹配追踪算法相结合(BCC-OMP)优化的原子分解法,进一步增强了原子分解能力。实际风电场算例验证了所提方法的自适应性、快速性及有效性。
关键词
风电出力预测
小
波
-
原子
分解
最小二乘支持向量机
正交匹配追踪
细菌群体趋药性
Keywords
wind power output forecast
wavelet-atomic decomposition
least squares support vector machine （ LSSVM ）
orthogonalmatching pursuit
bacterial colony chemotaxis
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用波原子分解系数自适应Wiener滤波方法压制地震数据随机噪声
刘彦萍
张乃禄
仵杰
严正国
高建申
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2021
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于小波-原子分解的超短期风电出力预测模型
曲正伟
张坤
王云静
王雅坤
崔志强
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
12
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职称材料
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