针对微地震信号所具有的随机非平稳特点,基于小波包分解重构原理提出一种微地震信号降噪方法。首先根据拾震器采样频率对微地震信号进行N层小波包分解,得到2~N个子频带,计算各子频带与原信号之间的互相关系数,互相关系数较大的子频带不...针对微地震信号所具有的随机非平稳特点,基于小波包分解重构原理提出一种微地震信号降噪方法。首先根据拾震器采样频率对微地震信号进行N层小波包分解,得到2~N个子频带,计算各子频带与原信号之间的互相关系数,互相关系数较大的子频带不做处理,中等相关的子频带采用小波软阈值降噪,剩余子频带直接排除,最后重构处理后的信号分量,得到最终的降噪信号。引入信噪比、均方根误差以及降噪后信号占原信号的能量百分比作为降噪效果评估标准。仿真结果表明,在对微地震信号降噪时,该方法可以有效地压制噪声,信噪比提升了10 d B以上,均方根误差降低至0.035以下,能量百分比在90%以上。工程上的实际微地震信号通过该方法处理后,也取得了较好的效果。展开更多
由于采集环境及仪器性能的限制,采集到的地震勘探数据经常是不规则和不完整的,进而影响到地震数据后续处理及反演,因此在对地震数据进行下一步分析处理前有必要先重建出完整的地震数据,提出了一种基于改进的Curvelet域的地震数据压缩重...由于采集环境及仪器性能的限制,采集到的地震勘探数据经常是不规则和不完整的,进而影响到地震数据后续处理及反演,因此在对地震数据进行下一步分析处理前有必要先重建出完整的地震数据,提出了一种基于改进的Curvelet域的地震数据压缩重建算法。首先在压缩感知理论的框架下,利用Curvelet的稀疏特性,建立缺失地震数据重建模型;然后在CRSI(Curvelet Recovery by Sparsity-Promoting Inversion,CRSI)算法框架基础上,采用改进的指数阈值方法,对缺失地震数据进行恢复重建。使用了4层水平均匀介质模型和Marmousi模型模拟的地震数据进行了随机稀疏采样和重建的数值实验。实验结果表明,与传统重建算法比较,该方法不仅加快了原有算法的收敛速度,同时保证了重建数据的高信噪比,验证了所提方法的可行性和有效性。展开更多
文摘针对微地震信号所具有的随机非平稳特点,基于小波包分解重构原理提出一种微地震信号降噪方法。首先根据拾震器采样频率对微地震信号进行N层小波包分解,得到2~N个子频带,计算各子频带与原信号之间的互相关系数,互相关系数较大的子频带不做处理,中等相关的子频带采用小波软阈值降噪,剩余子频带直接排除,最后重构处理后的信号分量,得到最终的降噪信号。引入信噪比、均方根误差以及降噪后信号占原信号的能量百分比作为降噪效果评估标准。仿真结果表明,在对微地震信号降噪时,该方法可以有效地压制噪声,信噪比提升了10 d B以上,均方根误差降低至0.035以下,能量百分比在90%以上。工程上的实际微地震信号通过该方法处理后,也取得了较好的效果。
文摘由于采集环境及仪器性能的限制,采集到的地震勘探数据经常是不规则和不完整的,进而影响到地震数据后续处理及反演,因此在对地震数据进行下一步分析处理前有必要先重建出完整的地震数据,提出了一种基于改进的Curvelet域的地震数据压缩重建算法。首先在压缩感知理论的框架下,利用Curvelet的稀疏特性,建立缺失地震数据重建模型;然后在CRSI(Curvelet Recovery by Sparsity-Promoting Inversion,CRSI)算法框架基础上,采用改进的指数阈值方法,对缺失地震数据进行恢复重建。使用了4层水平均匀介质模型和Marmousi模型模拟的地震数据进行了随机稀疏采样和重建的数值实验。实验结果表明,与传统重建算法比较,该方法不仅加快了原有算法的收敛速度,同时保证了重建数据的高信噪比,验证了所提方法的可行性和有效性。
