15583.基于emd與1d全變分的地震信號去噪

1、分類號UDC學校代碼：10616密級——學號：——成都理工大學碩士學位論文基于EMD與1D全變分的地震信號去噪王均蓉指導教師姓名及職稱王茂芝副教授申請學位級別碩士專業(yè)名稱計算數(shù)學論文提交日期塑幽論文答辯日期型絲翌塑學位授予單位和日期成都理T大學(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準即高信噪比、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雜化，地質(zhì)學家們需要更高品質(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，給出了定量的計算。其次介紹了EMD算法和IDTV算法的原理以及應用。經(jīng)驗模態(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作邊緣信息，出現(xiàn)