本文選題：全張量重力梯度 + 濾波��； 參考：《Applied Geophysics》2017年04期

【摘要】：全張量重力梯度(FTG)數(shù)據(jù)包含大量場源體的細節(jié)信息,其濾波處理對異常的反演和解釋結果有重要影響,本文提出一種基于平移不變量小波的自適應混合閾值濾波方法,可有效壓制隨機噪聲并保留數(shù)據(jù)細節(jié)信息。建立了新的混合閾值法,根據(jù)信號和隨機噪聲所對應小波系數(shù)的能量分布進行濾波。平移不變量小波能有效壓制偽吉布斯現(xiàn)象,混合閾值方法相對傳統(tǒng)閾值能得到更好的信噪小波系數(shù)的分離,同時,根據(jù)每個分解尺度上小波系數(shù)的統(tǒng)計特性,使用自適應貝葉斯閾值進行小波系數(shù)的處理。此外,應用二維離散小波變換直接處理網(wǎng)格數(shù)據(jù),可以提高計算效率。模型數(shù)據(jù)和實測數(shù)據(jù)處理的結果表明,相對高斯濾波器,本文所提出的方法不僅能有效去除高斯白噪聲,還能更好地保留FTG數(shù)據(jù)的高頻細節(jié)信息,具有良好的實際應用前景。
[Abstract]:The full Zhang Liang gravity gradient Zhang Liang data packet contains a lot of detail information of the field source, and its filtering processing has an important effect on the inversion and interpretation of the anomaly. In this paper, an adaptive hybrid threshold filtering method based on the translation invariant wavelet is proposed. It can effectively suppress random noise and retain data details. A new mixed threshold method is established to filter the energy distribution of wavelet coefficients corresponding to the signal and random noise. The translation invariant wavelet can suppress the pseudo-Gibbs phenomenon effectively. Compared with the traditional threshold method, the mixed threshold method can obtain better separation of the signal-noise wavelet coefficients. At the same time, according to the statistical characteristics of the wavelet coefficients on each decomposition scale, Adaptive Bayesian threshold is used to process wavelet coefficients. In addition, the computational efficiency can be improved by using 2D discrete wavelet transform to process grid data directly. The results of model data and measured data processing show that compared with Gao Si filter, the proposed method can not only effectively remove the white noise of Gao Si, but also retain the high-frequency detail information of FTG data. It has a good prospect of practical application.
【作者單位】： 吉林大學地球探測科學與技術學院;國家海洋局第二海洋研究所;國家海洋局海底科學重點實驗室;
【基金】：supported by the National Key Research and Development Plan Issue(Nos.2017YFC0602203 and2017YFC0601606) the National Science and Technology Major Project Task(No.2016ZX05027-002-003) the National Natural Science Foundation of China(Nos.41604089 and 41404089) the State Key Program of National Natural Science of China(No.41430322) the Marine/Airborne Gravimeter Research Project(No.2011YQ12004505) the State Key Laboratory of Marine Geology,Tongji University(No.MGK1610) the Basic Scientific Research Business Special Fund Project of Second Institute of Oceanography,State Oceanic Administration(No.14275-10)
【分類號】：P631.1

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 曹書錦;朱自強;魯光銀;曾思紅;郭文斌;;基于單元細分H-自適應有限元全張量重力梯度正演[J];地球物理學進展;2010年03期

2 張永志;夏朝龍;王衛(wèi)東;姜永濤;;日本9.0級地震區(qū)重力梯度的時空分布[J];大地測量與地球動力學;2013年06期

3 Rene Forsberg;林邦佐;;適于慣性重力測定和重力梯度測定的新協(xié)方差模式[J];地球物理學進展;1987年03期

4 袁園;黃大年;余青露;耿美霞;;全張量重力梯度數(shù)據(jù)濾波處理(英文)[J];Applied Geophysics;2013年03期

5 郭良輝;孟小紅;石磊;李淑玲;;重力和重力梯度數(shù)據(jù)三維相關成像[J];地球物理學報;2009年04期

6 蔣甫玉;高麗坤;黃麟云;;油氣模型的重力梯度張量研究[J];吉林大學學報(地球科學版);2011年02期

7 陳少華;朱自強;魯光銀;曹書錦;;重力梯度張量的預條件共軛梯度法反演[J];中南大學學報(自然科學版);2013年02期

8 D. K. Butler;對2D反演作廣義重力梯度分析[J];石油物探譯叢;1996年03期

9 王浩然;陳超;杜勁松;;重力梯度張量數(shù)據(jù)的三維反演方法與應用[J];石油地球物理勘探;2013年03期

10 段利華;重力梯度模場在分析斷裂構造中的應用[J];礦產與地質;1989年04期

相關會議論文 前3條

1 王萌;鄭元滿;姚長利;;應用重力梯度張量方法定位場源體中心及推斷其走向[A];中國地球物理2013——第十八專題論文集[C];2013年

2 唐仁敏;張健;;南海西南海盆海底構造的重力梯度解析反演方法研究[A];中國地球物理第二十一屆年會論文集[C];2005年

3 王浩然;陳超;;重力梯度張量數(shù)據(jù)的反演方法研究[A];中國地球物理學會第二十七屆年會論文集[C];2011年

相關博士學位論文 前4條

1 秦朋波;重力和重力梯度數(shù)據(jù)聯(lián)合反演方法研究[D];吉林大學;2016年

2 王浩然;球坐標系衛(wèi)星重力梯度與磁數(shù)據(jù)三維聯(lián)合反演方法[D];中國地質大學;2016年

3 袁園;全張量重力梯度數(shù)據(jù)的綜合分析與處理解釋[D];吉林大學;2015年

4 耿美霞;基于地質統(tǒng)計學的重力梯度全張量數(shù)據(jù)三維反演方法研究[D];吉林大學;2015年

相關碩士學位論文 前8條

1 楊嬌嬌;重力梯度張量數(shù)據(jù)的3D聚焦反演方法研究[D];中國石油大學(華東);2015年

2 孫鵬飛;重力梯度法的應用及改進[D];吉林大學;2008年

3 聶慧梓;重力梯度張量三維聚焦反演方法研究[D];中國地質大學（北京）;2014年

4 陳少華;基于預條件共軛梯度法的重力梯度張量反演研究[D];中南大學;2012年

5 陳濤;三維重力梯度快速正反演研究[D];中國地質大學（北京）;2014年

6 白玉珍;航空重力梯度三維反演深度分辨力研究[D];中國地質大學（北京）;2010年

7 夏朝龍;顧及地形、大氣影響的GOCE衛(wèi)星SGG數(shù)據(jù)到參考基準的歸算研究[D];長安大學;2013年

8 王燦;重力梯度張量解析信號的歐拉反褶積[D];中南大學;2014年

，

本文編號：1984973