双密度双树复小波域统计模型的地震信号降噪

随机噪声的存在降低了地震信号的信噪比,淹没了有效信号,影响后续的地质解释。文章根据随机噪声的特性以及地震信号道间相关性,建立双密度双树复小波域统计模型压制地震信号中的随机噪声。首先对含噪地震信号进行双密度双树复小波变换,分别对不同尺度、不同方向上的噪声方差和含噪地震信号方差进行估计,计算阈值;再运用最大后验概率估计方法从含噪地震信号小波系数中估计出源地震信号的小波系数;最后利用双密度双树复小波逆变换对源地震信号的小波系数估计值进行重构,得到降噪后的地震信号。仿真实验和对实际地震信号的处理结果表明该方法能够有效地压制随机噪声,提高了信噪比,较好地保留了有效信号。     

基于小波阈值的地震信号去噪处理

地震信号去噪处理是地震勘探所要解决的一项主要任务,提高地震信号信噪比也相应显得尤为重要。本文提出由heursure选取阈值和软阈值函数对测试信号、合成地震信号及实际地震数据进行二次小波分解分层量化处理,与常规小波阈值去噪相比,对含有高频分量的信号,该方法具有很好的去噪效果。     

基于小波变换的地震数据去噪的研究

根据小波变换的原理,提出了将小波变换应用于地震数据进行去噪的方法.该方法利用有用信号和噪声的小波系数在时频域内的差异,选取有用信号的小波系数进行重构从而达到去噪的目的.采用时域400道数据,每道100个采样点的二维地震数据进行实验,结果表明:小波去噪法能取得良好的去噪效果,选取小波系数越多,恢复的信号强度越好,但也会相应的引入更多的噪声.     

改进的小波域阈值去噪方法

针对使用常规小波域阅值去噪方法对含有高频噪声的低频信号或较平稳信号进行处理时，其去噪效果和信号保真度有时不能令人满意的问题，提出了一种对小波变换尺度1上的小波系数进行二次小波变换，并进行去噪处理后重构小波系数的新方法。该方法可去除大部分高频随机噪声。此后，再对重构后的信号进行小波域阈值去噪处理。仿真结果表明：该方法去噪效果明显，且信号主要细节保留较好。     

基于多小波自适应阈值的地震图像去噪方法

结合地震图像噪声的特点,利用多尺度小波变换的优点,提出一种新的自适应小波阈值去噪算法.该算法根据小波变换各子层系数矩阵,确定各子层的自适应最优阈值,对于高频子带采用硬阈值化去噪,低频子带采用中值阈值化去噪,并去噪后重构小波系数.实验结果表明,该方法能够去除大部分高频随机噪声,并还原相干切片图像真实效果,提高了地震资料的信噪比.     

基于小波变换的高分辨率地震信号瞬时参数提取方法

小波变换在时域以及频域具有良好的局域化特征,可用来实现对地震信号瞬时振幅、相位、频率等瞬时参数的提取.由于小波变换具有去噪的功能和分频处理的特点,在小波域提取的瞬时特征具有很好的抗噪性和可靠性.对小波变换提取地震信号瞬时参数的方法进行改进,通过对地震信号求导来增加其主频,对求导后的地震信号进行小波变换,从而得到高分辨率地震信号的瞬时参数.     

小波变换在语音信号处理上的应用

利用小波的多分辨率分析,以及其良好的空间域和频率域局部化特点,针对语音信号特征,选取适当的小波算法进行去噪和增强语音,压缩编码,提取语音信号特征等处理。通过Matlab仿真分析,得到增强后的信号图和压缩后的压缩比参数、能量保留参数、零系数比例系数,提取的信号特征。结果表明,基于小波变换的语音信号处理表现出良好的特性。     

一种改进的小波变换信号消噪方法

根据小波阈值消噪方法的步骤及特点提出一种新的消噪方法——小波系数放大法,并对该方法进行仿真对比实验。该方法在运用小波变换对含噪信号进行消噪前,先对信号进行小波级数分解,对其中的低频系数和高频系数进行适当的放大,然后对信号采取阈值消噪法进行消噪,最后运用小波变换对所得到的小波系数进行适当的宿小,并将其重构。仿真实验结果表明,小波系数放大法消噪后信号的均方根误差有很大的降低,信噪比提高。该方法优于一般的消噪方法。     

基于小波变换的高分辨率地震信号瞬时参数

小波变换在时域以及频域具有良好的局域化特征,可用来实现对地震信号瞬时振幅、相位、频率等瞬时参数的提取。由于小波变换具有去噪的功能和分频处理的特点,在小波域提取的瞬时特征具有很好的抗噪性和可靠性。本文对小波变换提取地震信号瞬时参数的方法进行改进,通过对地震信号求导来增加其主频,对求导后的地震信号进行小波变换,从而得到高分辨率地震信号的瞬时参数。     

小波熵阈值的心电信号去噪及R波检测算法

针对心电信号去噪问题,首先利用小波变换分解心电信号,计算小波分解后信号子带区间的小波熵,将小波熵和小波阈值相结合确定各层高频小波系数阈值门限。用阈值门限以及折中指数自适应阈值函数处理带噪的心电信号,并用bior3.7小波对去噪后的心电信号进行R波峰值定位,最后与原信号R波峰值位置对比。用本方法先对MIT/BIH心率失常心电数据库中117号心电信号去噪,之后与无偏风险阈值、固定阈值、启发式阈值和极大极小阈值去噪算法的性能比较。比较结果表明:当输入信噪比为9.724 7 dB时,小波熵阈值去噪法得到信号的输出信噪比为17.294 1 dB,其输入输出信噪比曲线明显高于其他4种传统阈值去噪法的输入输出信噪比曲线,且其R波检测结果更加精确。     

小波变换在波阻抗反演中的应用

介绍了利用小波变换进行多道波阻抗反演的原理．鉴于地震剖面上不同的频带有不同的信噪比,以及相邻地震道的反射波有效成分在波形和能量上有较强的相关性,笔者结合小波变换的特点,运用多道记录同时进行波阻抗反演,即在迭代过程中将实际记录与模型合成记录的残差道进行小波分解,形成残差道分频小波剖面,然后利用Ｋ－Ｌ变换提取分频剖面中的相干部分用于波阻抗变化量的计算,从而避免了噪音参与波阻抗变化量的计算．展示了理论模型与实际应用的例子,说明该反演方法稳定性强,具有广泛的应用前景     

应用于超声测距的小波变换滤波算法

有效的滤波算法是提高超声测距精度的关键之一。小波变换具有时频联合分析的能力,采样点处的各级小波系数反映了其频率成分的分布情况。该文提出了一种基于小波变换的超声回波滤波算法。对原始数据进行离散二进小波变换,然后将各点的小波系数同理想回波信号的小波系数进行相关运算,利用得到的相关系数区分噪声和回波所在区段,然后对噪声的小波系数进行收缩处理,从而实现滤波。利用该算法对自制的超声测距装置采集到的回波数据进行了滤波处理。结果表明:其滤波效果要优于经典的小波阈值法,信号信噪比提高了6～9dB,数据中混有的大幅值噪声得到了有效抑制。     

二维非平稳信号的小波谱均衡分析方法

小波变换对信号的分时分频的精细表达和多分辨率的全面把握，使我们能更深入地认识信号和噪声的特性，便于基于小波域进行更有效的高分辩率的处理工作；而谱均衡处理技术是提高信号纵向分辨率的有效方法．本文结合上述两种处理手段，提出了一种小波谱均衡方法：先将二维非平稳信号进行小波分频处理，得到不同尺度的信号；然后将各尺度上的信号分别进行谱均衡处理，再将经谱均衡处理的不同尺度信号进行重建，从而得到高分辨率信号．利用小波谱均衡进行实际信号处理，处理结果表明该方法的处理效果要好于常规的谱均衡方法，它既能提高二维非平稳信号的纵向分辨率，同时又能保持原信号的固有特征．     

一种基于小波变换的去噪新算法

提出一种去除观测信号中白噪声的新方法．分析了白噪声和一般信号的小波变换系数的不同特点，对Hampel滤波器进行了改进．利用白噪声和一般信号小波变换系数的不同特点，用改进后的滤波器对信号小波变换系数序列进行滤波处理，从而达到降噪的目的．仿真结果表明，滤波算法对不同种类、不同信噪比的信号有很好的降噪效果，尤其适用于强噪声背景下弱信号的检测。     

基于小波变换的爆破地震信号去噪的应用

运用小波变换在不同的尺度下观察信号局部化特征。由于信号和噪声具有不同的奇异性，它们的二进小波变换模的极大值在不同尺度下的传播特性也不相同。在相邻模极小构成的待选通域中分析出噪声局部极大值所在的选通域进行平滑处理，从而得到局部信号的小波系数，将其反变换重建出去噪后的信号。将该方法用于爆破地震信号去噪声，结果表明：这种方法计算简单，且去噪效果较好。     

基于改进EMD的地震信号去噪

压制随机噪声是地震数据处理过程中的一个重要环节,目前大多数去噪技术都不同程度存在去噪效果差、易损伤有效信号等问题。利用经验模态分解可将信号自适应地分解为不同特征尺度固有模态函数的优点,及小波变换模极大值滤波方法对噪声的依赖性较小且适合于低信噪比信号去噪的优势,构造了一种经验模态分解与小波变换模极大值相结合的新的去噪算法,该算法很好地实现了地震有效信号与随机噪声的分离,有效提高了地震数据信噪比。将该算法应用于仿真实验和实际地震数据处理,结果都表明该方法明显优于常规经验模态分解去噪效果。     

保持信噪比的相位分解反褶积方法研究

反褶积是目前提高地震数据分辨率的主要方法,传统的反褶积大都建立在地震子波最小相位的假设之上,这 与实际情况下地震子波更接近混合相位的事实不符。由于地层的吸收作用,实际地震信号中的高频成分较弱,很容易 受到高频噪声的污染。地震记录经过常规反褶积处理之后,在提高分辨率的同时,降低了地震记录的信噪比,信噪比 与分辨率的矛盾在实际地震勘探中十分突出。为此,提出一种基于相位分解并能保持信噪比的混合相位子波反褶积 方法,实现混合相位子波反褶积,在提高地震记录分辨率的同时,能自动控制高频噪声对地震资料信噪比的影响,使得 分辨率和信噪比达到相对和谐,提高地震记录表征地下构造的能力。     

润滑油磨粒超声回波信号的双树复小波自适应降噪

针对润滑油磨粒含有强噪声的回波信号的问题,采用基于双树复小波变换(DT-CWT)的自适应降噪方法,从而提取清晰的磨粒回波信号. 该方法结合奇异谱分析(SSA)和小波熵理论,分别对双树复小波变换后的近似部分和细节部分进行分析. 奇异谱分析去除了近似部分包含的噪声,同时,小波熵理论能够自适应选取不同分解层上的阈值,实现了细节部分系数的自适应选择. 仿真表明,对于润滑油磨粒超声回波信号的双树复小波自适应降噪,输出信号信噪比(SNR)高、均方根误差(RMSE)小、相似系数(NCC)大,算法运算时间能够满足在线检测要求. 实验分析表明,该方法降低了信号中的噪声,还原了准确的波形特征.      

基于神经网络计算的子波变换实现

本文首先阐明了子波变换理论利用可变时域和频域分辨特性表达信号、获取信号特征的原理，提出了利用神经网络计算方法计算子波变换系数的新方法，并讨论了与人视觉系统密切相关的子波变换神经元的特性，提供了计算机仿真子波变换信号的结果。理论分析和实验结果表明，子波变换不仅具有对信号多分辨表达的特性，而且可以有效地压缩被处理信号。