【摘要】：針對(duì)低信噪比情況下地震信號(hào)同相軸不易識(shí)別的問(wèn)題,提出用C-WNNM方法來(lái)壓制地震勘探資料中的隨機(jī)噪聲.給出了基于WNNM的低秩逼近理論,利用地震信號(hào)在時(shí)間和空間上具有一定的相似性這一特點(diǎn)來(lái)構(gòu)建近似低秩矩陣,并且由CEEMD分解得到的IMF1分量來(lái)近似估計(jì)局部噪聲方差,從而獲得更加精確的權(quán)值.經(jīng)過(guò)迭代逼近得到最終去噪后的信號(hào).對(duì)由雷克子波生成的模擬地震勘探資料進(jìn)行C-WNNM濾波處理.結(jié)果表明,在地震數(shù)據(jù)存在強(qiáng)噪聲的情況下,該方法能夠有效壓制隨機(jī)噪聲并且能夠更好地保留有效信號(hào),信噪比相比于原始WNNM算法提高了3 d B左右.
[Abstract]:In order to solve the problem that seismic signals are difficult to identify in phase axis at low signal-to-noise ratio (SNR), a C-WNNM method is proposed to suppress random noise in seismic exploration data. The low rank approximation theory based on WNNM is given. The approximate low rank matrix is constructed by using the similarity of seismic signals in time and space, and the local noise variance is estimated approximately by the IMF1 component obtained from CEEMD decomposition. In order to obtain more accurate weights. The final de-noising signal is obtained by iterative approximation. The simulated seismic exploration data generated by Rake wavelet is processed by C-WNNM filtering. The results show that the proposed method can suppress the random noise effectively and retain the effective signal in the presence of strong noise in seismic data. The SNR of the proposed method is about 3 dB higher than that of the original WNNM algorithm.
【作者單位】： 吉林大學(xué)通信工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41574096)
【分類(lèi)號(hào)】：P631.44

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本文編號(hào)：2455526