地震资料处理中的高阶统计量方法研究

摘要

该文研究了利用信号处理中的新工具-高阶统计量进行资料处理的方法.该文研究了高阶统计量方法及在地震资料中的应用, 主要内容有(1)对高阶统计量的定义和性质作了介绍,特别指出了高阶统计量可以提取信号中的相位信息,这是作者们利用它进行混合相位子波估计的理论依据.(2)介绍了倒谱的定义及性质, 研究了基于高阶倒谱的子波估计方法和其-维切片方法, 并给出了模型数据处理结果.(3)研究了若干种基于高阶统计量的子波估计的参方法,分别是GM方法,四阶自/互累积量及优化方法,二阶-四阶混合方法,并比较了其仿真计算结果.最后用效果最好的四阶自/互累积量及优化方法对实际地震资料进行了处理,得到了满意的结果.

目录

文摘

英文文摘

致谢

第一章概述

§1.1高阶统计量

§1.2地震子波估计与反褶积

§1.3主要内容

第二章高阶统计量

§2.1概述

§2.2高阶矩与高阶累积量的定义

§2.2.1单个随机变量的情况

§2.2.2 n维随机变量的情况

§2.2.3随机过程的高阶累积量

§2.2.4高斯过程的高阶累积量

§2.3高阶累积量的性质

§2.4高阶谱

§2.5高阶统计量的估计

§2.5.1累积量的估计

§2.5.2多谱的估计

§2.6高阶谱域的线性系统分析

§2.7非最小相位系统的辨识

第三章基于高阶倒谱的地震子波估计：非参数方法

§3.1倒谱

§3.2基于高阶倒谱的子波估计

§3.2.1 Pan-Nikias方法

§3.2.2高阶倒谱一维切片方法

§3.2.3仿真计算结果

第四章基于高阶统计量的地震子波估计：参数方法

§4.1 Giannakis -Mendel(GM)算法

§4.2基于四阶自累积量的子波估计方法

§4.3基于四阶互累积量的子波估计方法

§4.4子波估计的优化

§4.4.1 DFP非线性优化方法

§4.4.2最速下降优化方法(GDL方法)

§4.5模型数据仿真结果

§4.6混合相位子波估计的二阶-高阶统计量混合方法

§4.6.1幅度重构

§4.6.2相位重构

§4.7混合相位反褶积

§4.8实际地震资料处理结果

第五章结论与展望

参考文献

附图