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地震资料采集获得的地震信号资料中往往夹杂着大量的噪音信息,地震信号的有效去噪对后续的地震资料解释具有重要的意义。本文提出一种基于经验模态分解(EmpiricalMode Decomposition,EMD)和改进小波阈值的地震信号去噪方法。将含噪地震信号分解为一系列本征模态函数(IntrinsicModeFunction,IMF),并根据自相关理论,对从IMFs中筛选的高频分量应用改进的小波高参数阈值算法处理,低频IMF分量应用改进的小波低参数阈值处理,最后对处理后的IMFs进行重构。利用本文提出的地震信号去噪方法对合成地震信号和实际地震信号进行去噪处理,并与EMD去噪效果进行对比,结果均表明本文所提方法的去噪效果优于常规的EMD方法。 相似文献
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采用FT-IR、SEM对PP-g-GMA-DETA螯合纤维进行表征,并探究纤维对Pb~(2+)的吸附特性及吸附机理。结果表明,PP-g-GMA-DETA螯合纤维对Pb~(2+)的饱和吸附量为52.03 mg/g;在pH为2~5时吸附量随着pH的升高而增大,且随Pb~(2+)初始浓度的增加而增大,并在Na~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、Fe~(3+)存在的竞争吸附过程中表现出选择性;吸附过程符合准二级动力学模型,主要受化学作用控制,半饱和吸附时间为13 min;吸附等温线符合Langmuir吸附等温线模型,为单分子层吸附,纤维可再生重复使用。 相似文献