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        小波分析在地震數(shù)據(jù)去噪處理中的運(yùn)用

        2014-06-27 06:23:57公成敏
        考試周刊 2014年24期
        關(guān)鍵詞:信號(hào)分析

        公成敏

        摘 要: 由于金屬礦體埋藏較深、受熱液侵入及構(gòu)造破碎的影響,礦體與圍巖之間的電性和磁性參數(shù)引起的地球物理異常變得很弱,使得傳統(tǒng)探測(cè)方法不再適用,需要新的方法進(jìn)行探測(cè)。本文深入研究小波閾值去噪的相關(guān)理論,分別針對(duì)一維信號(hào)與二維信號(hào)構(gòu)造多尺度空間下的閾值去噪方法,并找出小波閾值去噪的優(yōu)勢(shì)與缺點(diǎn)。

        關(guān)鍵詞: 金屬礦 地震資料 去噪處理 小波分析

        1.小波分析概述

        傅里葉變換經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期的研究和發(fā)展形成小波分析(Wavelet Analysis)或多分辨分析(Multiresolution Analysis),是五十多年來(lái)數(shù)學(xué)領(lǐng)域中調(diào)和分析工作的結(jié)晶。其基礎(chǔ)理論知識(shí)涉及泛函分析、數(shù)值分析、統(tǒng)計(jì)分析、電子工程、電氣工程、通信工程和地球物理學(xué)等,同時(shí)具有理論深刻和工程應(yīng)用十分廣泛的雙重意義。與傅里葉變換相比,小波變換具有自適應(yīng)窗口大小的特性,將信號(hào)分解到不同尺度空間之后,信號(hào)更加精細(xì),更利于處理。特別是Mallat算法與具有緊支集的正交小波基(如db系列小波基、syms系列小波基)的出現(xiàn),使得小波分析成為現(xiàn)實(shí),使信號(hào)呈現(xiàn)出更微觀(guān)的時(shí)頻性質(zhì),更容易觀(guān)察信號(hào)的細(xì)微變化。信號(hào)通過(guò)小波變換分解到不同尺度空間,對(duì)應(yīng)不同的頻率帶,與地震信號(hào)去噪處理的分頻要求不謀而合。

        2.地震信號(hào)的小波閾值去噪

        原始的地震記錄由有效波和干擾波組成。其中有效波主要集中在低頻部分,能量相對(duì)比較高,而大部分隨機(jī)干擾波集中在高頻部分,能量也相對(duì)比較小。根據(jù)這一重要特征,可以利用小波分析的相關(guān)原理消去隨機(jī)噪聲。

        小波閾值去噪的原理就是,將信號(hào)分解到不同頻帶(尺度空間)之后,將小于某一閾值的細(xì)節(jié)系數(shù)歸零,大于這一閾值的細(xì)節(jié)系數(shù)保留或者壓縮,然后通過(guò)小波重構(gòu)得到消去隨機(jī)噪聲的信號(hào)。上面所述的選定一個(gè)閾值處理地震信號(hào)不太科學(xué),因?yàn)樵诓煌l帶下噪聲的干擾是不一樣的,如果在不同尺度空間的高頻部分閾值一樣的話(huà),那么造成的最壞結(jié)果就是不該壓制的被壓制了,而該壓制的沒(méi)有得到有效的壓制。鑒于此,應(yīng)該針對(duì)不同尺度空間選取不同的閾值,然后按上面方法進(jìn)行去噪處理。

        3.單道地震信號(hào)的小波閾值去噪的流程

        (1)選擇合適的小波基并確定其分解層數(shù),利用mallat分解算法將單道地震信號(hào)f分解到不同頻帶(尺度空間)上。即:

        4.二維信號(hào)的小波閾值去噪處理

        對(duì)地震剖面信號(hào)f做如下處理:

        參考文獻(xiàn):

        [1]趙天嬌,何選森,陳利.基于新閾值函數(shù)小波變換的噪聲盲分離算法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究:2010,27(8):2886-2888.

        [2]楊福生,洪波.獨(dú)立分量分離的原理與應(yīng)用[M].北京:清華大學(xué)出版社,2006.

        [3]徐晨,趙瑞珍,甘小冰.小波分析應(yīng)用算法[M].北京:科學(xué)出版社,2004.

        [4]Michael Zibulevsky,Yehoshua Y,Zeevi.Extraction of a source from multichannel data[J].Neurocomputing,2002,49:163-173.

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