15583.基于emd與1d全變分的地震信號去噪

1、分類號UDC學(xué)校代碼：10616密級——學(xué)號：——成都理工大學(xué)碩士學(xué)位論文基于EMD與1D全變分的地震信號去噪王均蓉指導(dǎo)教師姓名及職稱王茂芝副教授申請學(xué)位級別碩士專業(yè)名稱計算數(shù)學(xué)論文提交日期塑幽論文答辯日期型絲翌塑學(xué)位授予單位和日期成都理T大學(xué)(釧甲年多月)2014年6月摘要基于EMD與1D全變分的地震信號去噪摘要地震資料去噪，是地震資料處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，去噪效果的好壞直接影響后繼的處理工作。地震資料處理中有三高標(biāo)準(zhǔn)即高信噪比、高分辨率、

2、高保真度，其中信噪比是基礎(chǔ)，提高信噪比是地震資料的首要任務(wù)。隨著勘探開發(fā)的曰益精細化及勘探條件的復(fù)雜化，地質(zhì)學(xué)家們需要更高品質(zhì)的地震資料，以便更精確的做出地質(zhì)解釋，因此做好去噪的研究工作越來越重要。目前，就資源勘探來說，淺部資源已基本開發(fā)殆盡，人們正尋求更深部的礦產(chǎn)資源，在5002000m之間尋求第二找礦空間。無疑，這將對深部資源勘探技術(shù)與方法提出了巨大的挑戰(zhàn)，同時也對采集到的野外數(shù)據(jù)處理提出了更高的要求。幾十年來，人們在不斷的改進現(xiàn)有

3、的處理技術(shù)，或是創(chuàng)造新的處理方法，或是尋求各個方法之間的內(nèi)在聯(lián)系，組合最優(yōu)的處理算法，以期待得到更好的處理效果。論文中首先介紹了地震資料中常見的噪聲，及噪聲的特征，同時給出了峰值信噪比(PSNR)和邊緣保持度(EPI)兩個評價去噪效果的評價指標(biāo)，給出了定量的計算。其次介紹了EMD算法和IDTV算法的原理以及應(yīng)用。經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EmpiricalModeDecomposition，EMD)是一種信號的時頻分析方法，該方法在不需要先驗知識的

4、條件下，可以將非平穩(wěn)、非線性信號，依據(jù)信號的特征，白適應(yīng)的分解為多個本征模態(tài)函數(shù)(IntrinsicModeFunction，IMF)之和，得到高的頻率分辨率。然而，一般的去噪方法是將所選擇的高頻IMF部分取不同的閾值進行濾波或者是直接置為零重構(gòu)后實現(xiàn)信號的去噪，很顯然這會造成高頻部分有用信號的損失。1D全變分(TotalVariation，TV)，一種有效的信號去噪方法，能夠非常好的保護信號邊緣信息，但有時也會把噪聲當(dāng)作邊緣信息，出現(xiàn)