本文關(guān)鍵詞： 地震數(shù)據(jù) 隨機(jī)噪聲 分?jǐn)?shù)階B樣條小波 高斯尺度混合模型　出處：《合肥工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：地震數(shù)據(jù)中的隨機(jī)噪聲是一種干擾波,它嚴(yán)重降低了地震數(shù)據(jù)的質(zhì)量和信噪比,并影響著資料的后續(xù)處理和分析。因此,對(duì)于受干擾的地震數(shù)據(jù)進(jìn)行的降噪處理工作顯得尤為重要。地震數(shù)據(jù)降噪就是指根據(jù)野外采集到的實(shí)際地震數(shù)據(jù)估計(jì)恢復(fù)出原始地震數(shù)據(jù),即在削減噪聲的同時(shí)較好的保留實(shí)際地震數(shù)據(jù)中的有效信息。分?jǐn)?shù)階B樣條小波具有可選的階次,可以更靈活地調(diào)節(jié)小波系數(shù);高斯尺度混合模型能夠很好地描述小波變換系數(shù)的邊緣分布和鄰域系數(shù)之間的相關(guān)性。本文將分?jǐn)?shù)階B樣條小波變換與高斯尺度混合模型相結(jié)合用于壓制地震數(shù)據(jù)中的隨機(jī)噪聲。本文的主要研究工作為:1.綜述了地震數(shù)據(jù)降噪的發(fā)展,闡述了分?jǐn)?shù)階B樣條小波的構(gòu)成和性質(zhì),以及高斯尺度混合模型,介紹了地震數(shù)據(jù)降噪的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。2.將分?jǐn)?shù)階B樣條小波變換與高斯尺度混合模型結(jié)合用于地震數(shù)據(jù)隨機(jī)噪聲的壓制。利用分?jǐn)?shù)階B樣條小波變換將含噪地震數(shù)據(jù)映射到最優(yōu)分?jǐn)?shù)階小波時(shí)頻域內(nèi),然后對(duì)各子帶小波系數(shù)分別建立高斯尺度混合模型,由貝葉斯方法估計(jì)出源地震數(shù)據(jù)小波系數(shù),最后使用分?jǐn)?shù)階B樣條小波逆變換重構(gòu)得到降噪后的地震數(shù)據(jù)。通過對(duì)合成地震記錄和實(shí)際地震數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理,表明該方法能夠有效地壓制地震數(shù)據(jù)中的隨機(jī)噪聲,較好地保留了有效信號(hào)。
[Abstract]:The random noise in seismic data is a kind of interference wave, it reduces the seismic data quality and signal-to-noise ratio, and affect the subsequent processing and analysis of data. Therefore, noise reduction for interference of seismic data is particularly important. It refers to the seismic data denoising according to the actual seismic data acquisition to estimate the recovery of the original seismic data, namely in the reduction of noise and effective information retention of real seismic data well. The fractional order B spline wavelet is optional, can adjust flexibly the wavelet coefficients; Gauss scale mixture model can well describe the relationship between the marginal distribution and neighborhood coefficients of wavelet transform coefficient. In this paper, the fractional order B spline wavelet transform and the Gauss scale hybrid model combining used to suppress random noise in seismic data. The main research works are as follows: 1. summarizes the development of seismic data denoising, describes the composition and properties of fractional order B spline wavelet, and the Gauss scale mixture model, introduces the evaluation criteria of.2. seismic data denoising and the fractional order B spline wavelet transform and Gauss scale hybrid model combined with the seismic data used to suppress random noise. Using fractional B like a wavelet transform denoising of seismic data is mapped to the optimal fractional wavelet in time-frequency domain, and wavelet coefficients of each scale are established by the Gauss mixture model, Bayesian method to estimate the source seismic data of seismic data using wavelet coefficients, finally B fractional spline wavelet transform reconstruction are denoised. Through the synthesis seismic record and real seismic data denoising, show that this method can effectively suppress random noise in seismic data, retaining the effective signal.

【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：P631.4

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