發(fā)布時(shí)間：2024-02-24 14:21

　　基于矩陣降秩理論的地震隨機(jī)噪聲壓制與數(shù)據(jù)重建技術(shù)近年來(lái)得到了廣泛的關(guān)注。考慮到傳統(tǒng)的基于Hankel矩陣的降秩去噪方法在處理由非線性同相軸構(gòu)成的數(shù)據(jù)時(shí)較難確定秩選參數(shù),以及在數(shù)據(jù)分塊計(jì)算中存在秩非一致性現(xiàn)象,去噪結(jié)果因此容易保留殘余噪聲或損傷有效信號(hào)的問(wèn)題,引入了一種基于漸近均方誤差(AMSE)框架下矩陣奇異值最優(yōu)硬閾值的自適應(yīng)秩選方法,利用觀測(cè)矩陣奇異值序列的中值和矩陣行列數(shù)比值計(jì)算出奇異值信噪分界閾值,自適應(yīng)地對(duì)秩選參數(shù)進(jìn)行確定。并將該方法分別與截?cái)嗥娈愔捣纸?TSVD)、阻尼奇異值分解(DSVD)、阻尼最優(yōu)奇異值收縮(DOptShrink)3種秩約化方法相結(jié)合,提出了自適應(yīng)降秩去噪方法。數(shù)值實(shí)驗(yàn)分析和實(shí)際資料去噪結(jié)果顯示,所提出的自適應(yīng)降秩去噪方法與常規(guī)的固定秩選降秩去噪方法相比,在處理復(fù)雜構(gòu)造地震數(shù)據(jù)時(shí),能夠有效壓制隨機(jī)噪聲且保持有效信號(hào)幅度。

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【部分圖文】：

圖1塊Hankel矩陣構(gòu)造示意圖

X^DSVD=∑i=1rxiTiuiviΤ(10)圖2純凈和含噪地震數(shù)據(jù)的塊Hankel矩陣及其奇異值序列對(duì)比

圖2純凈和含噪地震數(shù)據(jù)的塊Hankel矩陣及其奇異值序列對(duì)比

圖1塊Hankel矩陣構(gòu)造示意圖式中:I為單位陣;k為控制Ti衰減程度的阻尼參數(shù)。

圖3復(fù)雜地震數(shù)據(jù)分塊計(jì)算窗內(nèi)秩值非一致性問(wèn)題

在TSVD、DSVD和DOptShrink方法中,制約低秩逼近結(jié)果X^的除了秩約化理論本身外,另一個(gè)關(guān)鍵因素為秩選參數(shù)r的取值。為了滿足線性同相軸假設(shè)前提,在處理復(fù)雜地震數(shù)據(jù)時(shí),通常需要預(yù)先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分塊處理[30],在較小的分塊計(jì)算窗內(nèi)使得同相軸線性化。但由此帶來(lái)了秩值的....

圖7三維線性模型各種方法去噪結(jié)果對(duì)比

表1給出了6種方法處理后的信噪比,也可以看出本文改進(jìn)方法相較于原方法在信噪比上均有所提高,其中ADSVD方法和ADOptShrink方法信噪比分別提高到13.2115dB和13.3049dB。從圖8各種方法的局部相似屬性剖面可以看出,全局均接近于零值,指示各種方法在處....

本文編號(hào)：3909129