經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）是一種信號的時頻分析方法,該方法在不需要先驗知識的條件下,可以將非平穩(wěn)、非線性信號,依據(jù)信號的特征,自適應(yīng)的分解為多個本征模態(tài)函數(shù)（Intrinsic Mode Function,IMF）之和,得到高的頻率分辨率。然而,一般的去噪方法是將所選擇的高頻IMF部分取不同的閾值進行濾波或者是直接置為零重構(gòu)后實現(xiàn)信號的去噪,很顯然這會造成高頻部分有用信號的損失。1D全變分（Total Variation,TV）是一種有效的信號去噪方法,能夠非常好的保護信號邊緣信息,但有時也會把噪聲當作邊緣信息,出現(xiàn)虛假邊緣現(xiàn)象。因此,基于EMD和1D-TV的優(yōu)點提出了一種新的去噪方法,根據(jù)對實際金屬礦床地震信號處理的結(jié)果表明,該算法能有效的消除地震信號中的噪聲,并能有效保護地震信號邊緣構(gòu)造信息。 

【文章來源】：四川理工學院學報(自然科學版). 2014,27(03)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
引言
1 EMD/TV(全變分)方法原理
    1.1 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)去噪原理
    1.2 1D-TV模型去噪原理
2 新算法的構(gòu)造
    2.1 EMD分解高頻部分確定原則
    2.2 新算法的描述
3 實際地震信號處理
    (1)峰值信噪比:
    (2)邊緣保持度[15]:
4 結(jié)束語


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于改進EMD的地震信號去噪[J]. 楊凱,劉偉.  西南石油大學學報(自然科學版). 2012(04)
[2]一種改進的全變分地震圖像去噪技術(shù)[J]. 屈勇,曹俊興,朱海東,任聰.  石油學報. 2011(05)
[3]基于總體經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸獾牡卣鹦盘栯S機噪聲消除[J]. 史恒,李桂林,王偉,歷玉英,高星.  地球物理學進展. 2011(01)
[4]圖像增強技術(shù)在地震資料處理中的應(yīng)用[J]. 鐘勇,孫東,陳磊.  物探與化探. 2010(03)

博士論文
[1]EMD算法研究及其在信號去噪中的應(yīng)用[D]. 王婷.哈爾濱工程大學 2010



本文編號：3175097