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1.
奇异值分解(SVD)是提高信噪比的一种较新的有效手段之一。本文从数学角度阐述了奇异值分解SVD滤波技术增强地震资料信噪比的原理,对比了时间域和频率域SVD技术压制随机噪声的处理效果。结果表明,时间域SVD技术只能对水平或接近水平的同相轴进行信号增强,对倾斜同相轴的处理效果较差;而频率域SVD技术既可以处理水平同相轴,也可以处理倾斜同相轴,对提高地震剖面信噪比具有很好的效果。本文用3个简单的合成地震记录和1个实际地震资料检验了SVD两种方法的应用效果。结果表明,本文方法可以达到随机噪声压制的效果。 相似文献
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针对常规滤波方法没有考虑背景噪声的问题,提出了一种利用背景噪声统计规律的小波域随机噪声衰减方法.在假设背景噪声是统计平稳的前提下,首先估计背景噪声与直达波到达之后的实际地震记录的相关系数,在这个系数比较小的情况下,利用每一道直达波到达前的背景噪声估计该道噪声的统计参数,然后给出噪声阈值估计,进而在小波域衰减垂直地震剖面(VSP)资料的随机噪声,获得高保真的VSP资料.对合成地震记录和实际资料的仿真实验表明,新方法比常规滤波方法的信噪比提高了约2dB,且更能体现地震信号的时变特点,处理后的剖面同相轴更清晰. 相似文献
3.
《山东科技大学学报(自然科学版)》2015,(3)
全局奇异值分解(SVD)算法存在难以处理非水平同相轴问题的先天局限,局部SVD算法在一定程度上能克服这一局限,但时间域局部SVD技术的去噪效果受制于时窗参数的准确性,频率域局部SVD技术则会损坏部分频带内的有效信号。对于宽频带随机噪声,单独使用上述任何一种方法都难以取得满意的压制效果。综合两种方法特点,研究时间、频率域联合局部SVD去噪方法:依据资料特点对输入数据进行合理的时窗划分;在时间域对时窗内数据进行同相轴拉平处理并进行时间域局部SVD去噪;将经上述处理的各时窗数据变换到频率域并构建Hankle矩阵,采用SVD技术对该矩阵进行去噪处理并变换回时间域。算法克服了单域处理的局限性,在有效压制随机噪声的同时,保护高低频有效信号。模型与实测资料的应用效果证明了联合去噪方法的有效性。 相似文献
4.
基于SVD差分谱和IMF能量谱的改进HHT方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对随机噪声和虚假IMF会导致改进HHT中EEMD分解质量下降和Hilbert谱混乱,提出了一种基于SVD差分谱降噪预处理和IMF能量谱剔除虚假分量的改进HHT.该方法首先对原始信号进行SVD降噪,通过基本不等式原理来确定相空间重组的最佳Hankel矩阵结构,利用奇异值差分谱来确定有效奇异值的阶次;然后对消噪的信号进行EEMD分解,通过IMF能量谱来去除虚假分量;最后对主IMF进行Hilbert谱分析.仿真和实验结果表明,SVD能提高信噪比,抑制噪声对EEMD分解精度的干扰;能量谱能有效地消除虚假IMF对Hilbert谱分析的影响;Hilbert谱中各频率成分清晰,解决了随机噪声和虚假分量对传统改进HHT的不良影响. 相似文献
5.
奇异值分解定理(SVD)是一种在理论上和应用上都非常重要的矩阵分解定理.文中引入它的各种形式,建立了奇异值与矩阵的范数和条件数的关系. 相似文献
6.
一种基于SVD奇异值分解的的自适应彩色图像数字水印算法,利用FCM自适应的选择合适水印嵌入的小波块,对选取的小波块进行SVD分解,得到每个分块的奇异值,选取每块最大的奇异值,并进行排序。利用混沌序列进行混沌置乱,最后实现水印的嵌入。 相似文献
7.
提出一种适用于检验音频真实性和完整性的盲音频认证方法。它采用奇异值分解(SVD)与融合技术相结合,将音频奇异值分解所得的奇异值作为不变特征,利用融合将其嵌入到原始音频中。验证时无需原始音频数据,利用融合的逆过程提取不变特征,进行匹配,达到音频认证的目的。实验结果表明,该算法不但可以有效地检测出音频中被篡改内容的位置,而且能将随机噪声同恶意篡改区分开。 相似文献
8.
应用基于奇异值分解的OFDM(orthogonal frequency dirision multiplexing)信道估计降低计算量的同时能够保证信道估计的性能,研究OFDM信道向量自相关矩阵奇异值分解的FPGA(field programmable gat array)实现,提出一种复共轭对称矩阵奇异值分解的FPGA简化实现方法,将复矩阵的奇异值分解转换为实矩阵的奇异值分解,并根据实对称矩阵SVD(singular value decomposition)的特点对Systolic阵列结构进行改进,减少了所占用的资源。最后设计了高阶实对称矩阵SVD的FPGA实现方案,仿真结果表明该设计方案是可行的,能够应用于OFDM信道估计系统。 相似文献
9.
提出了一种新的基于分块奇异值分解(SVD)和离散小波变换(DWT)的数字图像盲水印算法. 该算法充分利用了SVD和DWT的特性,首先对原始图像分块进行SVD分解,提取每一块主要的奇异值进行小波变换,最后采用量化的方法将Arnold置乱后的水印嵌入到小波域的LL子带. 经过实验,该算法能够实现水印的盲提取,能够对JPEG压缩、椒盐噪声干扰、高斯噪声干扰、图像剪切等有较好的鲁棒性. 相似文献
10.
提出GPR数据Curvelet域随机噪声压制与高频补偿同步处理方法.首先,将GPR数据变换到Curvelet域,结合其多角度、多尺度的稀疏性,给出随尺度和角度变化的自适应阈值函数进行随机噪声的压制;其次,根据电磁波在完全弹性介质中的传播规律,结合Curvelet的多尺度多角度特性,求取时变补偿因子,倒数加权对应的尺度、角度,补偿高频损失;最后,进行Curvelet反变换,获得随机噪声压制与高频补偿以后的GPR数据.该方法属于完全数据驱动,克服了传统方法人为因素的影响. 相似文献
11.
海底电缆采集地震数据多次波压制处理 总被引:1,自引:0,他引:1
波动方程数值模拟与分析表明,浅海多次波与有效反射波耦合在一起,海平面强反射多次波改变了有效波波形与相位,降低了地震资料频率.针对海底电缆双检采集地震数据,在地震上行波波场与下行波波场分析和实际地震资料处理试验基础上,提出在对水检记录地震数据和陆检记录地震数据能量均衡后,进行地震数据合并压制多次波的便捷方法.并利用该方法对某浅海海域地震资料进行处理,叠前炮集对比和叠后偏移剖面对比分析都表明多次波得到有效压制,地震资料品质有较大程度提高,证明了方法的有效性. 相似文献
12.
油气管道信号泄漏检测易受噪声影响,因此去噪成了关键问题.为了提高对油气管道信号的去噪效果,提出了一种基于Savitzky-Golay平滑滤波、变分模态分解(VMD: Variational Mode Decomposition)和频域奇异值分解(SVD:Singular Value Decomposition)去噪相结... 相似文献
13.
基于支持向量机的信号滤波研究 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了基于支持向量机(SVM)的信号滤波方法.由于利用了SVM泛化能力强、全局最优等特点,因此该方法与传统方法相比,能更有效地抑制随机加性噪声.在时域和频域分别讨论了参数对核函数的影响,通过对基于SVM的函数回归形式的变换,得出了一种能描述滤波原理的表达式.从该表达式中可以看出,核函数的作用相当于低通滤波,而其参数决定了滤波器的截止频率,从而可以通过对核函数参数进行优化,以取得最佳的滤波效果,达到抑制随机加性噪声的目的.仿真结果表明,基于SVM的滤波方法有效地抑制了随机加性噪声,为信号滤波提供了一种以结构风险最小化为理论框架的新手段. 相似文献
14.
以德兴铜矿矿石为实验物料,采用均匀设计法确定散体渗流实验方案,在自制多功能浸出实验台架上进行水平和垂直渗流实验,实验结果采用SPSS统计软件进行回归分析.结果表明:垂直向下的渗流系数最大,其次为水平方式,垂直向上的渗流系数最小;均质体各向异性系数变化范围为1.38~6.73,平均值为4;粗粒含量P5在35%~60%之间以及含泥量在1%~5%之间,散体的渗流系数变化呈先升后降现象;渗流系数与孔隙率呈幂函数关系,随孔隙率增大而上升;孔隙率随0.1~0.2 mm的物料含量增加而下降,随10~8 mm和8~4 mm含量之积增大而上升;渗流指数m与雷诺数Re之间存在幂函数关系,对于判定渗流状态两者是一致的;西源排土场水平渗流系数为3.68×10-2m.s-1,垂直渗流系数为1.51×10-2m.s-1. 相似文献
15.
提出了一种从空间波场中分离表面波信号的方法,其基本原理是:在小波包变换和时域加窗对信号进行分解的时频单元上,通过改进的极化分析方法和构造的滤波函数对所有时频单元进行处理,将处理结果进行合成即可得到分离出的表面波.这种方法的优点是:对只在时间上重叠或只在频率上重叠的波,可进行有效的分离,压制了各向同性随机干扰,具有较高的时间频率分辨率;特别是通过改进的极化分析算法,可解决原方法中高阶模态表面波提取中存在的问题. 相似文献
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采用混合法和递推矩阵算法模拟层状介质中随钻电磁波电阻率测量仪器的响应 总被引:1,自引:1,他引:0
将混合法与递推矩阵算法相结合计算轴对称条件下二维层状介质中随钻电磁波电阻率测量仪器的响应。根据层界面处电磁场的连续性条件得到确定所有待定系数的矩阵方程组并通过递推方法快速求解,以摒弃繁琐的上行波和下行波模式并避免指数增加项的出现。利用上述算法分析井眼、侵入和钻铤凹槽对随钻电磁波电阻率测井响应的影响。结果表明,由于金属钻铤的存在导致井眼内钻井液所占空间相对变小,从而使钻井液对接收线圈响应的影响变小;钻铤凹槽对随钻电磁波电阻率测量仪器相位差和幅度比的影响可忽略不计,但对单个接收线圈处电磁信号的相位和幅度产生明显影响,并且对幅度的影响大于对相位的影响。 相似文献
17.
针对可控源音频大地电磁法(CSAMT: Controlled Source Audio-frequency Magnetotelluric)实际勘探中, 因深部目标体响应信号微弱, 测量环境噪声严重等特殊情况而导致接收信号的清晰度大大降低的问题, 提出一种基于互相关算法的CSAMT接收数据去噪处理的新方法。该方法利用发射信号与接收信号之间相关性强, 与随机噪声相关性弱的特点, 设计发射信号电流波形记录器, 将接收信号和发射信号作互相关处理, 滤掉噪声等干扰信号。实验结果表明, 该方法可压制噪声, 可提高CSAMT测量的准确性。 相似文献
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地空频率域电磁探测(ground-airborne frequency-domain electromagnetic detection, GAFED),因通过无人机搭载接收系统进行空中数据采集,受到飞行因素以及环境因素的影响,引入随机噪声、尖峰噪声等环境噪声,影响数据质量。在数据预处理的基础上,提出了一种基于Robust-M估计的时窗叠加滤波方法,抑制随机噪声、尖峰噪声等,通过系数加权来消除或减弱异常点的影响。通过对该方法在模拟数据中的应用效果分析,发现相对于传统的平滑滤波方法,该方法可以有效压制随机噪声等环境噪声,在提高分辨率的基础上保证数据质量。最后通过对野外数据的应用效果,进一步验证了该方法可压制随机噪声与尖峰噪声,提高数据质量。 相似文献