基于曲波变换与EMD的地震数据随机噪声衰减

由于曲波变换对信号具有较好的稀性,使得曲波阈值去噪法在数字信号噪声处理领域得到了广泛的应用,但该方法对弱信号曲波系数存在过分的扼杀现象,从而去除了部分弱有效波信号。为了在彻底地去除地震数据中的随机噪声的同时,更完整地保留地震数据特征,在曲波阈值去噪过程中引入二维经验模态分解(BEMD)法。首先将地震信号从高频到低频分解为若干个本征模态函数分量,然后利用前几阶含噪声的高频分量重构二维含噪记录,并使用曲波阈值法降噪处理后再与剩余不含噪声的低频分量重构出去噪的信号。不论是对理论模型还是野外数据,联合法的处理结果均优于单一曲波法处理结果。理论与实际数据实验结果表明,联合法在几乎去除地震数据中的随机噪声的同时尽可能地保留了弱信号,提高了地震信号的信噪比。     

基于曲波变换在地震数据随机噪声压制的应用

目前,常规的曲波变换去噪方法是针对地震数据全局去噪,这样会损失部分有效波能量。为此,采用局部自适应曲波变换去噪方法,通过在不同尺度下设置不同阈值,得到每个尺度下硬阈值函数,压制每个尺度内的随机噪声,可以更多地保留低幅值有效波能量。实际数据处理结果表明,该方法相比常规曲波变换全局去噪方法提高了地震数据的信噪比。