基于经验模式分解的去噪方法

 根据经验模式分解（Empirical Mode Decomposition, 简称EMD）方法分解白噪声而得到的本征模式函数分量的能量密度与其平均周期的乘积为一常量这一特性,本文建立了一种滤波去噪方法,即EMD滤波去噪法。通过模拟数据试验分析表明：EMD可以作为一种去噪滤波器,EMD方法的去噪能力与噪声水平有关,对于噪声方差小于信号振幅且无高频信号时,其滤波去噪的效果良好;EMD方法的去噪能力还与待滤波数据中是否含有高频信号有关,而当噪声水平较大且待滤波的序列中又具有高频信号时,滤波曲线会出现明显的失真现象。     

基于经验模态分解与小波阈值的MT信号去噪方法

针对低信噪比大地电磁数据的去噪问题,本文提出了-种基于经验模态分解的小波阈值去噪方法,并给出了方法原理和计算步骤;在与小波变换去噪效果对比的基础上,用仿真实验验证了方法的可靠性,并对安徽和内蒙某地实测数据进行了去噪处理。结果表明,本文提出的去噪方法是有效的,去噪后MT信号变得平稳,估算的响应曲线误差棒平均值减小,可为进-步的资料处理和地质解释提供保障。     

基于EMD-小波包的随钻测量信号去噪方法

为了降低随钻测量过程中噪声对信号的影响,针对经验模态分解(EMD)去噪方法粗糙和小波包去噪方法缺乏自适应的问题,提出了一种基于EMD-小波包的随钻测量信号去噪方法。利用EMD分解自适应的特点将随钻测量信号分解成几个IMF分量;根据信号自相关函数的特性找出主要含噪的IMF分量,再利用小波包阈值去噪方法将含噪IMF分量中的噪声去除;将去噪后的IMF分量和剩余的分量重构,得到去噪后的随钻测量信号。为验证方法的有效性,进行了随钻测量实验并用该方法对采集的信号进行处理。结果表明该方法能够很好地去除随钻测量信号中噪声的干扰,提高信号的信噪比。     

一种改进的多次小波变换地震信号去噪方法

根据小波变换下信号和噪声在多尺度空间中的不同特性,对不同尺度下的小波系数用阈值处理,改进了多次小波变换应用于地震信号去噪的方法。数据仿真和实际应用表明,该方法可以有效压制随机噪声,对提高地震记录信噪比和分辨率都有较好的效果。     

基于EMD重构地震信号的去噪方法

地震信号的信噪比直接影响地震资料的可靠性、参数提取的精度以及分辨率效果。小波去噪是目前常用的方法,但其不具有自适应性,去噪效果不理想。EMD分解具有自适应性,并且具有很高的可靠性、准确性和合理性。EMD分解后可以准确区分噪声信号和有效信号,对信号进行重构,提高信噪比,达到去噪效果。因此,EMD去噪是处理非平稳信号的一种有力手段。     

二次小波变换的阈值去噪算法及其在地震信号处理中的应用

设计了一种二次小波变换的阈值去噪算法,利用该算法可以合理去掉地震信号中面波分布区域的低频成分,保留中、高频有效信息,从而既压制了面波,又减少低频有效波的损失。该方法较之传统的域阈值去噪方法有更好的去噪效果,且对信号保真度好,基本不会使有效信号发生畸变,不会损失有效信号。     

基于二次小波变换的地震信号去噪方法

本文在Donoho的小波域阚值去噪处理方法基础上，提出一种基于二次小波变换的地震信号去噪方法，该法是对地震信号进行多尺度小波变换，然后对主要由噪声控制的尺度1上的小波系数再进行第二次多尺度小波变换，并将二次小波变换后的尺度1上的小波系数置零，将其余尺度上的小波系数重构，最后对处理后地震剖面进行小波域阈值去噪处理。通过理论模型和实际资料的处理结果表明，本文所述方法能有效地改善地震剖面处理效果，提高地震资料的信噪比。     

基于EMD与ICA的地震信号去噪技术研究

去除随机噪声是地震资料处理的重要环节,而目前的多数去噪技术都不同程度存在去噪效果差、损害有效信号等问题。为此,利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简写为EMD)能将信号自适应分解为不同尺度振动模态的优点及独立分量分析(Independent Component Analysis,简写为ICA)能提取独立源信号的优势,构造了一种EMD与ICA相结合的新的去噪算法,很好地实现了地震有效信号和随机噪声的分离,在提高去噪效果的同时提高了有效信号的保幅效果。将该算法应用于仿真实验和实际资料去噪,结果都明显优于总体经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,简写为EEMD)去噪结果,地震资料的信噪比和分辨率都大大提高。     

基于二维小波变换的地震资料去噪方法

在油气勘探中,接收到的地震信号包含有效信号和噪声干扰,即要求从强噪声背景中提取出微弱有效信号,去除干扰信号.小波变换是一种时频分析方法,具有多分辨和适应时变信号处理的特性,能将信号进行多尺度分解,各尺度上分解所得的小波变换系数代表原信号在不同分辨率上的信息,根据时频分析结果进行去噪处理,试验显示局部特征并没有得到有效利用.于是针对地震数据及其噪声干扰的特点,利用二维小波变换技术易于分离有效信号和噪声的特点,将其应用于实际地震资料的处理中,对消除面波干扰及其他规则干扰效果很明显,大大提高了地震资料的信噪比和分辨率,有效改善了地震资料的质量.     

核磁共振测井回波信号小波阀值去噪方法

MRT6910核磁共振测井仪采集的信号属于微弱信号,在高背景噪声下回波信号信噪比低、信号强度弱,影响反演效果及测井解释准确性。通过仿真分析,考察小波去噪方法和小波分解层数对去噪效果的影响,引入去噪效果评价指标,提出一种适合于核磁共振测井回波信号的小波阀值自动去噪法。模拟结果表明,小波去噪后信噪比增强,T₂谱反演精度大幅度提高。     

基于小波变换的磁记忆信号去噪方法研究

在利用小波变换对获取的磁记忆检测信号进行去噪处理时，主要有3种方法，基于小波变换的非线性方法能够获得较理想的处理效果。详细介绍了基于该方法的信号处理原理，并重点介绍了影响去噪效果的3项因素。非线性方法在工程实践中取得了良好的效果。     

小波分析在管道泄漏信号去噪中的优化研究

为解决油气管道泄漏的实时发现、精确定位及事故处置问题,研究了小波分析在管道泄漏信号去噪中的优化方法,通过傅里叶变换与小波变换理论对比分析,选用了更具优越性的小波去噪方法。利用Matlab软件在软、硬阈值法下对信号处理结果进行二重仿真对比,结合小波基选取的一般原则,对5种常用小波函数进行了研究,分析了其数学特性和相应小波函数图的变化趋势。基于信噪比和均方根误差指标分析不同的去噪方法和分解尺度的去噪效果,综合提出了一种二重对比与三步寻优相结合的信号去噪方法。     

基于曲波变换的地震数据去噪方法

地震记录中的随机噪声频带较宽,采用常规的去噪方法效果不理想;小波变换去噪方法虽然可以压制随机噪声,但会损伤有效信号,且去除二维信号中的随机噪声时存在一定的局限性。针对此局限性,Candè提出了脊波变换,但对于整幅图而言,脊波变换的效果并不理想。由此,发展了曲波变换,即基于小波变换和脊波变换的多尺度几何分析方法。该方法能够表示具有方向性的线性奇异边缘,克服了小波变换在表达图像边缘的方向特性等方面的内在缺陷。曲波变换结合了脊波变换的各向异性特点和小波变换的多尺度特点,可以在压制随机噪声的同时保护有效信号,达到更好的去噪效果。仿真数据和实际资料去噪结果验证了曲波变换压制随机噪声的可行性及其效果。     

基于小波变换与多级中值滤波的联合去噪方法

基于小波变换的阈值去噪方法存在阈值选取困难、低信噪比资料去噪后倾斜和弯曲同相轴连续性不好等问题。图像去噪方法中的多级中值滤波具有保护细节的特性,提出了基于多级中值滤波的小波域去噪算法。该方法利用最大和最小中值之差判断平坦区域和边缘区域,提高了小波域中去除噪声的能力,同时有效地保护了信号细节。模型数据与实际数据处理结果表明,该方法比阈值去噪方法分离信、噪的能力更强。     

基于小波变换与奇异值分解的地震资料去噪新方法

为了有效地去除地震资料中的随机噪声,充分利用小波变换(WT)去噪和奇异值分解(SVD)去噪方法的优点,提出了一种新的基于小波变换和奇异值分解(WT-SVD)的地震资料去噪方法。该方法首先进行小波软阈值去噪,有效地降低噪声的方差;然后进行基于倾角扫描的奇异值分解去噪,识别噪声点,自动追踪同相轴,并进行同相轴拉平处理,充分利用了奇异值分解方法处理水平同相轴噪声效果好的优点。理论模型和实际资料的去噪结果表明,该研究提出的WT-SVD方法简单易行,比单一的SVD方法和WT方法的去噪效果更显著,有效地消除了地震资料中的随机噪声,显著地提高了地震资料的信噪比。     

联合去噪算法在输气管道泄漏声信号中的应用

针对油气管道发生泄漏后,泄漏声信号在沿管道传播过程中必不可少的会混入噪声问题,研究了变分模态分解(VMD)在管道泄漏去噪中的应用,提出了一种基于VMD,多尺度排列熵(MPE)和小波阈值去噪(WT)的VMD-MPE-WT联合去噪算法.利用MATLAB软件在该算法对信号处理结果进行仿真分析,结果表明:对比小波去噪,VMD,...     

基于平稳小波变换和经验模态分解的钻井液连续波联合去噪方案

随钻测量系统中钻井液正脉冲的数据传输速率较低,通过分析正脉冲实测数据的信号特性,并根据连续压力波信号的产生和传输过程,建立了具有高数据传输速率的钻井液连续压力波信号的数学模型.由于井口连续波信号中有用信号较弱,且噪声的低频部分与有用信号混杂在一起,正脉冲的小波处理方法无法去除低频噪声.为提取徽弱的连续波信号,首次将经验模态分解算法应用到钻井信号中,提出了一套基于平稳小波变换和经验模态分解的联合去噪方案,并设计出了详细的实现过程,该方案充分发挥了平稳小波的去噪优势和经验模态的分解优势,能够有效去除微弱连续波信号中混有的低频和高频噪声.通过仿真测试,发现该联合方案相对平稳小波具有更好的去噪效果和可靠性.     

地震信号去噪的最优小波基选取方法

利用小波技术进行地震信号去噪处理的效果与最优小波基的选取有关。本文在剖析地震信号特点的基础上,首先从理论上讨论小波基选取准则,再从实验角度进行对比选择,提出在进行小波分解和重构时应分别选择不同的小波基函数,以保证重构信号的精确度,增强对地震信号的处理能力。此方法改变了以往分解与重构处理时均采用同一小波基函数的做法。文中最终选择适合于地震信号去噪处理的bior2.4小波基。对实际资料处理效果的对比分析表明,应用bior2.4小波基处理地震数据,不仅去噪效果好,而且在结果数据中能提取地震信号的有效低频和高频成分,拓宽了地震信号有效频带,并同时提高了地震信号的信噪比和分辨率。     

井下套管声波通讯的小波去噪

井下套管声波通讯中,接收信号掺杂着很多高次谐波和多种噪声,声波衰减时间长,导致井下套管声波通讯抗干扰性差,通讯速率低。模拟去噪电路滤波的阈值受到电子元件参数值的限制,滤波频率单一。通过分析声波在套管中的传播特性,建立数学模型,提出利用小波分析设置信号阈值去噪法,达到消噪、缩短信号衰减周期和提高信号传输率的目的。通过仿真波形和试验波形的对比,验证了该方法的可行性。     

小波时空变阈值去噪方法在可控震源资料处理中的应用

 鉴于常规的消除地震资料中随机噪声的增强信号或压制噪声方法的局限性,本文基于小波变换阈值去噪和加权叠加的思路,提出一种小波时空变阈值去噪方法：以逐点方差为加权叠加的权系数,通过迭代计算修正权系数得到准确的时空变方差,再进行小波阈值去噪,从而做到多道识别噪声,单道保真压噪。这种方法可消除满足高斯白噪条件和不满足高斯白噪条件的随机噪声。经理论模型和相关未叠加可控震源资料的处理证明,这种小波时空变阈值去噪方法有效而实用。