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文档简介

1、小波研究在地震数据去噪处理中应用摘 要：由于金属矿体埋藏较深、受热液侵入及构 造破碎的影响，矿体与围岩之间的电性和磁性参数引起的地 球物理异常变得很弱，使得传统探测方法不再适用，需要新 的方法进行探测。本文深入研究小波阈值去噪的相关理论， 分别针对一维信号与二维信号构造多尺度空间下的阈值去 噪方法，并找出小波阈值去噪的优势与缺点。关键词：金属矿地震资料去噪处理小波分析1.小波分析概述傅里叶变换经过长期的研究和发展形成小波分析(wavelet analysis )或多分辨分析(multiresolution analysis),是五十多年来数学领域中调和分析工作的结晶。 其基础理论知识涉及泛函分

2、析、数值分析、统计分析、电子 工程、电气工程、通信工程和地球物理学等，同时具有理论 深刻和工程应用十分广泛的双重意义。与傅里叶变换相比， 小波变换具有自适应窗口大小的特性，将信号分解到不同尺 度空间之后，信号更加精细，更利于处理。特别是mallat 算法与具有紧支集的正交小波基(如db系列小波基、syms 系列小波基)的出现，使得小波分析成为现实，使信号呈现 出更微观的时频性质，更容易观察信号的细微变化。信号通 过小波变换分解到不同尺度空间，对应不同的频率带，与地 震信号去噪处理的分频要求不谋而合。2地震信号的小波阈值去噪原始的地震记录由有效波和干扰波组成。其中有效波主 要集中在低频部分，能量

3、相对比较高，而大部分随机干扰波 集中在高频部分，能量也相对比较小。根据这一重要特征， 可以利用小波分析的相关原理消去随机噪声。小波阈值去噪的原理就是，将信号分解到不同频带（尺 度空间）之后，将小于某一阈值的细节系数归零，大于这一 阈值的细节系数保留或者压缩，然后通过小波重构得到消去 随机噪声的信号。上面所述的选定一个阈值处理地震信号不 太科学，因为在不同频带下噪声的干扰是不一样的，如果在 不同尺度空间的高频部分阈值一样的话，那么造成的最坏结 果就是不该压制的被压制了，而该压制的没有得到有效的压 制。鉴于此，应该针对不同尺度空间选取不同的阈值，然后 按上面方法进行去噪处理。3. 单道地震信号的小

4、波阈值去噪的流程（1）选择合适的小波基并确定其分解层数，利用mallat 分解算法将单道地震信号f分解到不同频带（尺度空间）上。 即：4. 二维信号的小波阈值去噪处理对地震剖面信号f做如下处理：参考文献：1 赵天娇，何选森，陈利.基于新阈值函数小波变换的 噪声盲分离算法j.计算机应用研究：2010, 27 (8)： 2886-2888.2 杨福生，洪波独立分量分离的原理与应用m.北 京：清华大学出版社，2006.3 徐晨，赵瑞珍，甘小冰.小波分析应用算法m.北京: 科学出版社，2004.4 michael zibulevsky , yehoshua y ,zeevi.extraction of a sou

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