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(shù)的發(fā)展，該技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用在圖像處理，地震探測，語音識別，生物醫(yī)學(xué)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(yán)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(xué)者對單通道混合的AM-FM信號進(jìn)行分離，并且在知道先驗(yàn)信息的前提下對比分離出的各個(gè)混和信號與源信號的波形圖，驗(yàn)證了算法的有效性。本論文在研究了已有算法的基礎(chǔ)上，采用提取的波至?xí)r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(jìn)行分離，得到混合信號中各個(gè)分量信號的頻率、幅度和相位等信息。此信息有助于分析計(jì)算巖石的巖性、孔隙、油層等特征。
　　 測井聲波信號是時(shí)頻重疊的信號，單獨(dú)在時(shí)域、頻域和空域?yàn)V波都比較難分離，現(xiàn)有的研究方法也不能完全達(dá)到預(yù)期效果，如何分離測井聲波信號，得到更多相關(guān)信息是目前研究的難題。針對測井聲波信號的特點(diǎn)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(yīng)

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(diǎn)，用三個(gè)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(zhǔn)備。
　　 2、詳細(xì)介紹了原子庫優(yōu)化的方法。由于提取的后續(xù)波波至?xí)r刻存在誤差，在應(yīng)用到原子參數(shù)設(shè)置時(shí)需要增加波至?xí)r刻的左右采樣點(diǎn)數(shù)。通過對模型信號的仿真實(shí)驗(yàn)，得出結(jié)論：提取的波至?xí)r刻需要左右增加四個(gè)采樣點(diǎn)數(shù)，才能減小提取的波至?xí)r刻誤差

4、。并且當(dāng)信號起始點(diǎn)時(shí)刻重疊程度達(dá)到10時(shí)將無法正確分離。模型信號的仿真實(shí)驗(yàn)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?xí)r刻應(yīng)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(shí)際測井聲波信號。實(shí)驗(yàn)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(shí)驗(yàn)仿真可以看出運(yùn)行時(shí)間較快，降低了搜索最優(yōu)原子計(jì)算復(fù)雜度。對比