基于经验模态分解（EMD）的地震信号噪声抑制方法研究

论文摘要

为了解决石油、天然气等能源不能满足人们日常所需的问题,地震勘探工作已由浅到深层勘探发展。在开展勘探工作时,监测仪器处于复杂的自然环境中,使收集的信号中含有大量的环境噪声降低了信号的质量。它对后期地质数据的解释产生了不利影响。因此,需要一种有效的方法帮助我们获得高质量的地震信号。本文从地震信号的非平稳特性出发,选取经验模态分解方法（EMD）抑制地震信号中的噪声。由于地震信号中可能会包含冲击量,使得分解得到的模态分量存在模态混叠问题。结合辅助噪声对方法加以改进,提出了集合经验模态分解方法和完备集合经验模态分解方法,这两种方法虽然解决了模态混叠问题,但存在着计算效率不高和引入虚假分量的缺陷。为此提出了自适应噪声完备集合经验模态分解方法（CEEMDAN）,该方法具有经验模态分解方法的完备性,且具有计算速度快、计算精度高的特点。本文基于CEEMDAN联合改进的小波阈值函数实现地震信号的噪声抑制,避免了采用舍弃高频分量实现噪声抑制引起的高频地震信号的损失的问题。但由于小波变换的基函数是固定的,无法很好地匹配所有的模态分量,滤波后的信号在高频部分仍然存在大量噪声。引入了一种基于最小二乘平滑方法的改进滤波器——Savitzky-Golay（S-G）滤波器,该滤波器能够很好地保持信号波形峰值的宽度和高度,且适用于分析非平稳信号。本文基于CEEMDAN联合S-G滤波器实现地震信号的噪声抑制。将CEEMDAN分解得到的模态分量中包含主要噪声的模态分量应用Savitzky-Golay滤波器做平滑处理,再将平滑后的量与未处理分量叠加重构实现信号的噪声抑制。提出了应用费雷歇距离计算观测信号与各分量之间的相关系数,以判断包含主要噪声的模态分量。经实验数据对比分析,该方法能够有效地抑制高频噪声,提高了信噪比。

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文章来源

类型: 硕士论文

作者: 赵玉莹

导师: 陈祖斌

关键词: 地震信号噪声抑制,经验模态分解,滤波器,费雷歇距离

来源: 吉林大学

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 地质学,地球物理学,矿业工程

单位: 吉林大学

分类号: P631.44

总页数: 71

文件大小: 4742K

下载量: 366

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