导读:本文包含了噪声压制论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:噪声,矩阵,尺度,协方差,保真度,沙漠,铀矿。
噪声压制论文文献综述
李子伟,邹明亮,曹成寅,吴曲波[1]（2019）在《基于Butterworth滤波器的线性噪声压制方法研究及实现》一文中研究指出随着砂岩型铀矿勘查难度的增加,通过有效的处理方法提高地震资料的信噪比成为当前地震资料处理的首要任务。针对地震资料中最常见的线性干扰,开展了基于Butterworth滤波器的去噪方法研究,利用Fortran语言编制了计算机程序,实现了频率-波数域的线性噪声压制,并应用本算法对新疆准噶尔盆地地震数据进行了处理测试,单炮记录及迭加剖面的处理结果均显示基于Butterworth滤波器的噪声压制方法能够有效的压制线性噪声,效果优于商业软件的常规f-k滤波模块。(本文来源于《世界核地质科学》期刊2019年04期）
蒋康康,曹思远,孙晓明,王航,王浩[2]（2019）在《基于Hessian矩阵的地震随机噪声压制方法》一文中研究指出随机噪声的压制在提高地震资料信噪比方面发挥重要作用.考虑到传统去噪方法在构造复杂地区难以取得理想的去噪结果,本文提出基于Hessian矩阵特征值对应的线性目标关系在多个尺度上对随机噪声进行压制.该方法将地震信号看作不同尺度的曲线,从而利用Hessian矩阵在曲线检测方面表现出的良好性能实现信噪分离.该方法与传统方法相比不受地层倾角的限制,因此能够处理构造较为复杂地区的地震数据.利用模型及实际资料对该方法进行了验证并与传统方法F-X反褶积的去噪结果做对比,结果表明基于Hessian矩阵的随机噪声压制方法在构造复杂地区能够保持有效信号的完整性.(本文来源于《地球物理学报》期刊2019年12期）
林红波,邢诣婧,马骏驰[3]（2019）在《基于空间分数阶复扩散的地震勘探噪声压制》一文中研究指出沙漠地震勘探数据信噪比低,随机噪声主要为非平稳、非高斯的低频色噪声,利用常规噪声压制方法很难有效辨识与表征地震勘探信号,导致弱纹理结构信号的损失。针对此问题,引入分数阶梯度算子,提出空间分数阶复扩散随机噪声压制算法。该算法利用空间分数阶梯度增强地震信号的弱纹理和细节,在复扩散框架下,根据同相轴结构控制扩散强度。实验采用合成地震勘探数据和实际沙漠地震勘探数据评估算法性能,结果表明,提出的空间分数阶复扩散滤波算法可压制沙漠勘探随机噪声并保留有效信号结构。(本文来源于《吉林大学学报(信息科学版)》期刊2019年06期）
程浩,王德利,王恩德,付建飞,侯振隆[4]（2019）在《尺度自适应叁维Shearlet变换地震随机噪声压制》一文中研究指出应用尺度自适应叁维Shearlet变换压制多炮地震数据随机噪声,通过将多炮数据变换到叁维Shearlet域,充分考虑单炮记录及其间的相关性,在叁维Shearlet域更稀疏地表示地震数据。由于有效信号主要分布在低尺度,随机噪声分布在各个尺度,因此在硬阈值的基础上,结合尺度自适应因子压制随机噪声。再通过叁维Shearlet反变换,得到去噪地震数据。数值模拟和实际多炮地震数据去噪结果表明:尺度自适应叁维Shearlet变换的去噪效果优于二维Shearlet变换、不结合尺度自适应因子的叁维Shearlet变换;尺度自适应叁维Shearlet变换去噪方法对服务器内存要求较高,且可能对幅值相对较小的有效信号产生损害。(本文来源于《石油地球物理勘探》期刊2019年05期）
唐杰,张文征,梁雨薇,谷玉田[5]（2019）在《自适应数据驱动的紧框架微地震数据随机噪声压制》一文中研究指出地面微地震数据的信噪比很低,严重影响初至拾取的精度及反演结果的可靠性。本文首先采用基于弱纹理块的噪声估计方法求取含噪微地震数据中的噪声方差,然后采用数据驱动紧框架方法去噪,有效地压制实际微地震数据中的随机噪声,提高数据的信噪比。理论模型和实际资料的处理结果表明,该方法可以去除传统方法在低信噪比数据去噪后引入的背景斑块,且去噪后的信噪比得到了极大的提高。因此,相对于传统的方法,本文方法具有显着的优势及较好的应用价值。(本文来源于《石油地球物理勘探》期刊2019年05期）
董新桐,马海涛,李月[6]（2019）在《丘陵地带地震资料随机噪声压制新技术:高阶加权阈值函数的Shearlet变换》一文中研究指出随着山地和丘陵地震勘探环境的复杂化,传统的消噪方法已经难以有效地压制地震记录中的随机噪声.Shearlet变换是一种新的多尺度多方向的时频分析方法,具有良好的稀疏表示特性,并且在每个尺度进行方向分解,非常适合用于地震信号随机噪声的压制.但是传统的Shearlet变换去噪方法采用的是硬阈值,在抑制随机噪声的同时也消除了很多有效信号,使得去噪之后的地震资料出现虚假的同相轴,为了解决这一问题我们提出高阶加权阈值函数.高阶加权阈值函数不但整体上连续性较好,而且克服了硬阈值函数存在剧烈的变化的缺点以及软阈值在处理较大Shearlet系数总存在恒定偏差的问题,同时保留了传统的软硬阈值函数的优点.实验结果表明这种基于高阶加权阈值函数的Shearlet变换去噪的方法,可以有效的消除模拟地震信号和实际丘陵地带地震信号中的随机噪声,同时很好的保留有效信号的幅度.(本文来源于《地球物理学报》期刊2019年10期）
张敏,王凯,李振春,赵子越,孙晨曦[7]（2019）在《基于四阶互累积量的fast ICA微地震数据噪声压制方法研究》一文中研究指出相较于常规地震资料,微地震资料中不同道之间有效信号通常存在时间差,使得采用快速独立分量分析(fast independent component analysis,fast ICA)算法分离微地震有效信号时受不同道之间有效信号时间差干扰,导致部分有效信号被当作噪声而分离。引入四阶互累积量算法消除时间差后,再将fast ICA算法应用于微地震资料进行有效信号与噪声的盲源分离,从而解决上述问题。首先分别介绍了四阶互累积量算法和fast ICA算法,并利用微地震仿真数据测试了四阶互累积量算法的时差估计准确性,再根据时差估计结果对有效信号进行时差偏移,最后对偏移后的微地震数据进行fast ICA盲源分离,从而达到去除噪声的同时保留有效信号并提高信噪比的目的。微地震仿真实验以及实际微地震资料的处理结果表明基于四阶互累积量的fast ICA微地震数据噪声压制方法具有良好的去噪效果。(本文来源于《石油物探》期刊2019年05期）
唐杰,张文征,戚瑞轩,李聪[8]（2019）在《基于噪声水平估计的加权核范数最小化噪声压制方法研究》一文中研究指出随机噪声的存在会降低地震资料的信噪比,影响对有效信号尤其是不连续性信号的分析。尺度不变性噪声估计方法基于峰度值分布不随尺度变化,能够在复杂低噪声数据上较好地估计噪声水平;加权核范数最小化能够根据矩阵奇异值刻画数据差异,通过给定不同的权值,突显数据中重要的信息。为此研究了基于噪声水平估计的加权核范数最小化噪声压制方法,利用尺度不变性噪声估计方法得到随机噪声的噪声水平估计,并根据此估计值来归一化加权核范数最小化算法的保真项,继而对地震数据进行去噪处理。理论模型试验和实际数据应用结果表明,该方法能够根据噪声水平自适应地衰减地震数据中的随机噪声,并保持地震反射中的不连续性信息,实现对地震数据的盲去噪处理,为后期的构造解释、断层和断点识别、层位追踪、几何属性提取等提供良好的基础数据。(本文来源于《石油物探》期刊2019年05期）
林红波,张丹丹[9]（2019）在《自适应结构方向复扩散压制沙漠地震随机噪声》一文中研究指出非线性复扩散(NCD:Nonlinear Complex Diffusion)能针对不同结构特征调节扩散强度,有效压制地震勘探随机噪声。但沙漠地震勘探数据结构复杂,NCD方法不能有效估计出同相轴方向,会导致同相轴衰减。为此,基于同相轴结构特征提出自适应结构方向复扩散(ASOCD:Adaptive Structure-Oriented Complex Diffusion)滤波算法,该算法沿同相轴方向定向复扩散,在压制随机噪声同时增强有效信号。此外,该算法利用地震勘探数据的区域特性自适应调节扩散阈值,在信号区域减小扩散阈值以更好地恢复地震勘探信号。合成和实际沙漠地震数据结果验证了所提方法的有效性,与NCD方法相比,滤波后信噪比提高了6 dB左右。(本文来源于《吉林大学学报(信息科学版)》期刊2019年05期）
董烈乾,宋家文,张慕刚,蒋连斌,于文杰[10]（2019）在《基于正则化约束的稀疏域混迭噪声压制技术》一文中研究指出为了获取更高质量的深层地震成像效果和降低采集数据成本,高效混迭采集技术得到广泛应用。但该技术会产生严重的混迭噪声干扰,降低地震数据的信噪比和分辨率,也影响地下目标体的识别。针对此问题,本文设计了一种基于复曲波域迭代反演压制混迭噪声的技术,并在反演过程中利用正则化对反演结果进行约束,可以提高反演精度。与基于F-K域和传统稀疏域混迭噪声压制技术相比,本文技术可以在压制邻炮干扰的同时,更好的保护有效信号。(本文来源于《中国石油学会2019年物探技术研讨会论文集》期刊2019-09-09）
噪声压制论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随机噪声的压制在提高地震资料信噪比方面发挥重要作用.考虑到传统去噪方法在构造复杂地区难以取得理想的去噪结果,本文提出基于Hessian矩阵特征值对应的线性目标关系在多个尺度上对随机噪声进行压制.该方法将地震信号看作不同尺度的曲线,从而利用Hessian矩阵在曲线检测方面表现出的良好性能实现信噪分离.该方法与传统方法相比不受地层倾角的限制,因此能够处理构造较为复杂地区的地震数据.利用模型及实际资料对该方法进行了验证并与传统方法F-X反褶积的去噪结果做对比,结果表明基于Hessian矩阵的随机噪声压制方法在构造复杂地区能够保持有效信号的完整性.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
噪声压制论文参考文献
[1].李子伟,邹明亮,曹成寅,吴曲波.基于Butterworth滤波器的线性噪声压制方法研究及实现[J].世界核地质科学.2019
[2].蒋康康,曹思远,孙晓明,王航,王浩.基于Hessian矩阵的地震随机噪声压制方法[J].地球物理学报.2019
[3].林红波,邢诣婧,马骏驰.基于空间分数阶复扩散的地震勘探噪声压制[J].吉林大学学报(信息科学版).2019
[4].程浩,王德利,王恩德,付建飞,侯振隆.尺度自适应叁维Shearlet变换地震随机噪声压制[J].石油地球物理勘探.2019
[5].唐杰,张文征,梁雨薇,谷玉田.自适应数据驱动的紧框架微地震数据随机噪声压制[J].石油地球物理勘探.2019
[6].董新桐,马海涛,李月.丘陵地带地震资料随机噪声压制新技术:高阶加权阈值函数的Shearlet变换[J].地球物理学报.2019
[7].张敏,王凯,李振春,赵子越,孙晨曦.基于四阶互累积量的fastICA微地震数据噪声压制方法研究[J].石油物探.2019
[8].唐杰,张文征,戚瑞轩,李聪.基于噪声水平估计的加权核范数最小化噪声压制方法研究[J].石油物探.2019
[9].林红波,张丹丹.自适应结构方向复扩散压制沙漠地震随机噪声[J].吉林大学学报(信息科学版).2019
[10].董烈乾,宋家文,张慕刚,蒋连斌,于文杰.基于正则化约束的稀疏域混迭噪声压制技术[C].中国石油学会2019年物探技术研讨会论文集.2019
论文知识图
