匹配滤波和曲波去噪相结合的气枪主动源弱信号提取

发布时间：2021-10-05 16:59

　　提出由一维模板匹配滤波技术（MFT）和二维曲波（Curvelet）变换法穿插的数据处理方法,即先通过一维模板匹配滤波方法得到相关系数,将相关系数组成二维数据并用曲波变换法处理,最后将各道对应相关系数分别与模板信号褶积,得到高信噪比恢复信号。将该方法用于处理仿真数据和宾川主动源气枪信号,结果表明:在宾川主动源气枪信号的处理中,本方法较单一数据去噪方法恢复能力更好,可对气枪主动源的模拟与实际信号进行更好的数据提取与恢复,得到噪声干扰更少的地下介质波速变化,提高低信噪比数据的利用率与可分析性。 

【文章来源】：地震研究. 2020,43(04)北大核心CSCD

【文章页数】：11 页

【部分图文】：

匹配曲波结合法的数据处理流程

C(i,j,k)= 1 (2π) 2 ∫ f ^ (ω)U j (R θ ω)e j<x k j,l > dω?????? ??? (4)在连续曲波变换中,频域窗函数Uj能够滤出不同频率对应的同心圆区域(图2a)。在离散曲波变换中,则采用同中心的方块区域 U j ～ 来代替(图2b)。

按照图1所示流程,对-5 dB模拟信号处理计算,匹配识别的相关系数在曲波处理前后如图4所示,图4a为匹配识别相关系数第1道,图4c为匹配二维相关系数,可见较明显的噪声干扰;图4b为曲波处理后相关系数第1道,图4d为曲波处理后的二维相关系数,可见噪声干扰减少,最后用图4d对应的相关系数与叠加模板信号褶积计算。对于高重复信号,利用模板信号计算的相关系数在理论上是左右对称的,本文只采用右边一半的相关系数进行计算,即可得到对应的重构信号。不同数据处理方法的结果如图5所示,频域滤波去噪后的二维数据噪点最多(图5a),曲波去噪中有小部分亮点出现(图5b),其它2种方法噪点不明显(图5c,d)。图4 匹配识别相关系数曲波处理前后对比

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3420161