本文關(guān)鍵詞：基于Curvelet變換的地震資料弱信號識別及去噪方法

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【摘要】：針對地震資料中背景噪聲較強,有效弱信號淹沒其中難以識別,且在時間域地震有效信號和隨機噪聲又較難分離的問題,嘗試將其通過Curvelet變換進行信噪分離。在Curvelet的不同尺度域采用自適應(yīng)閾值函數(shù)對噪聲進行壓制,保留有效信號系數(shù);同時,閾值函數(shù)中引入不同尺度域地震剖面信噪比,通過與信噪比相關(guān)的權(quán)值系數(shù)降低具有高信噪比的尺度域閾值,從而保留被隨機噪聲淹沒的弱信號;最后對殘留噪聲系數(shù)再應(yīng)用中值濾波,進一步壓制噪聲,突出弱信號。與常用于弱信號識別處理的小波變換,以及Curvelet變換的固定閾值處理方法相比,具有多尺度多方向性的Curvelet變換能夠更加有效的刻畫地震信號,結(jié)合自適應(yīng)的閾值處理時,在弱信號識別及去噪方面具有明顯優(yōu)勢。
【作者單位】： 中煤科工集團西安研究院有限公司;
【關(guān)鍵詞】： Curvelet變換 自適應(yīng)閾值 隨機噪聲 弱信號
【基金】：國家科技重大專項資助項目(2011ZX05040-002) 科技部科研院所技術(shù)開發(fā)研究專項資金資助項目(2013EG122200)
【分類號】：P631.44
【正文快照】： 煤田地震勘探的地質(zhì)目標通常埋深較淺,厚度較薄,地表條件較復(fù)雜(如山地、黃土塬、沙漠等)。地表引起的散射噪聲及對地震波的吸收衰減作用,使得煤田地震資料信噪比較低、有效信號能量較弱。因此,疊前處理中的去噪及弱反射信號增強對于煤田地震資料非常重要。關(guān)于弱信號檢測,很，

本文編號：1094745