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地震资料随机干扰压制技术研究

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第一章 绪论

1.1 选题目的及意义

1.2 地震记录中的随机干扰[3]

1.3 随机干扰压制技术研究现状

1.4 本文的主要研究内容

第二章 奇异值分解去噪技术及其改进算法

2.1 奇异值分解法概述

2.2 SVD理论基础

2.3 SVD去噪原理

2.4 局部SVD去噪技术

2.5 理论数据与实测资料应用效果

2.5.1 理论数据验证去噪效果

2.5.2 实际资料应用效果分析

2.6 本章小结

第三章 小波分析的基本理论

3.1 小波分析概述

3.2 连续小波变换

3.2.1 连续小波变换的定义

3.2.2 连续小波变换的时频分辨特性

3.2.3 连续小波变换的性质

3.3 离散小波变换

3.3.1 DWT定义

3.3.2 DWT的逆变换

3.3.3 二进小波变换

3.4 多分辨率分析

3.4.1 尺度函数与尺度空间

3.4.2 多分辨率分析的定义

3.4.3 小波空间

3.4.4 尺度函数和小波函数的一些性质

3.5 Mallat算法

3.6 本章小结

第四章 小波域分频阈值去噪技术及其应用

4.1 小波分频阈值去噪原理

4.2 小波分频阈值去噪步骤

4.3 阈值的确定方法

4.4 理论数据与实测资料应用效果

4.4.1 理论数据实验结果

4.4.2 实际地震资料实验结果

4.5 小波分析与局部SVD联合去噪

4.6 本章小结

第五章 结论及建议

5.1 结论

5.2 建议

参考文献

致谢

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摘要

对于低信噪比资料,压制随机噪声,增强有效信号是地震资料处理的首要任务,也是地震资料去噪中的研究难点。本文在分析地震记录中随机干扰的形成原因、特点及分类的基础上,对目前常用的随机干扰压制技术进行了简要评述,并分析其优缺点。针对复杂构造地区低信噪比资料,本文采用改进的奇异值分解去噪算法、小波分频阈值去噪技术对理论数据和实际地震资料进行了研究。
   奇异值分解法是一种基于相干性的去噪技术。当输入道集中有效信号的横向相干性较强时,它可在保持信号畸变较小的前提下取得较好的随机干扰压制效果,但当有效信号同相轴呈倾斜、弯曲或孤立状态时,奇异值分解法在压制噪声的同时,还会滤除部分有效信号,造成地震信息的浪费。
   针对奇异值分解去噪技术的上述缺点,本文对传统的基于奇异值分解的去噪算法进行改进,通过对不同时窗内地震数据进行拉平、奇异值分解数据重构与反拉平等处理来克服常规奇异值分解算法对非水平连续信号去噪效果差的局限,在保护有效信号的前提下滤除随机干扰,提高地震资料的信噪比。理论与实测数据的处理结果表明,与全局奇异值分解法相比,局部奇异值分解法能够更好的处理倾斜、弯曲、孤立以及不连续同相轴,得到更好的去噪效果。
   小波分析是一种能同时在时域和频域对信号进行局部分析的工具。本文在研究小波去噪理论的基础上,采用小波阈值去噪技术压制地震记录随机干扰。根据噪声在不同分辨率下信号分量中的分布情况,对小波系数采用不同的阈值处理方法进行处理,然后用经过处理后的小波系数进行数据重构,理论数据和实测资料的仿真实验去噪效果显著。
   在小波阈值去噪基础上,联合局部奇异值分解去噪技术,更进一步压制随机干扰,提高地震资料分辨率,能够获得比仅采用一种去噪方法更优的随机干扰压制效果。

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