基于原子庫優(yōu)化的測井聲波信號分離研究.pdf

1、隨著盲信號分離技術的發(fā)展，該技術已經(jīng)廣泛應用在圖像處理，地震探測，語音識別，生物醫(yī)學等方面。大多數(shù)盲信號分離算法對多通道接收的混合信號有有效地分離效果，但是對單通道頻譜重疊嚴重的混和信號采用現(xiàn)有的一些盲信號分離方法，有一定的局限性。國內(nèi)外已有學者對單通道混合的AM-FM信號進行分離，并且在知道先驗信息的前提下對比分離出的各個混和信號與源信號的波形圖，驗證了算法的有效性。本論文在研究了已有算法的基礎上，采用提取的波至時刻優(yōu)化原子庫的MP稀

2、疏分解算法對測井聲波信號縱波及橫波中混合信號進行分離，得到混合信號中各個分量信號的頻率、幅度和相位等信息。此信息有助于分析計算巖石的巖性、孔隙、油層等特征。
　　 測井聲波信號是時頻重疊的信號，單獨在時域、頻域和空域濾波都比較難分離，現(xiàn)有的研究方法也不能完全達到預期效果，如何分離測井聲波信號，得到更多相關信息是目前研究的難題。針對測井聲波信號的特點及單通道分離混和信號的原理，本論文選取利用原子庫優(yōu)化的MP稀疏分解方法，將該方法應

3、用于測井聲波信號分離中。主要工作如下：
　　 1、首先簡單介紹了盲信號的模型、分類和分離算法。接著研究了測井聲波信號的特點，用三個信號分量疊加得到測井聲波信號的檢測信號，為接下來的研究做好準備。
　　 2、詳細介紹了原子庫優(yōu)化的方法。由于提取的后續(xù)波波至時刻存在誤差，在應用到原子參數(shù)設置時需要增加波至時刻的左右采樣點數(shù)。通過對模型信號的仿真實驗，得出結(jié)論：提取的波至時刻需要左右增加四個采樣點數(shù)，才能減小提取的波至時刻誤差

4、。并且當信號起始點時刻重疊程度達到10時將無法正確分離。模型信號的仿真實驗中，對比分離出的信號與原信號的均方誤差，說明分離算法的有效性。
　　 3、將提取的波至時刻應用于稀疏分解原子參數(shù)離散化過程中，優(yōu)化測井信號分離所用的原子庫，分別分離模型信號，實際測井聲波信號。實驗結(jié)果表明，基于原子庫優(yōu)化的MP稀疏分解方法可將測井聲波信號中的首波及后續(xù)波各混合信號分離出來，通過實驗仿真可以看出運行時間較快，降低了搜索最優(yōu)原子計算復雜度。對比