基于Mallat算法的地震信号消噪的应用研究

来源 :湖南大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yangyiwenabc
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
地震信号消噪的方法有很多种,基于小波变换的消噪方法是其中一种性能非常好被广泛应用研究的信号去噪方法。而小波变换的计算机实现算法也有几种,其中Mallat算法的应用最为广泛。本文主要研究的是地震信号的消噪,考虑到实际地震信号的噪声先验信息不能直接获得,为了保证消噪方法的有效性及获得可靠的性能优越的消噪方法,在选择实际地震信号的消噪方法前,先采用三角级数法和小波变换法来模拟生成人工地震信号,结果可判断模拟地震信号能反映真实地震信号的一些重要特性。通过对此模拟地震信号人为加上随机噪声,再对加噪信号进行相关消噪处理研究,由此获得可靠的消噪方法,然后运用得到的方法对实际地震信号进行消噪处理。文中着重研究基于Mallat算法的小波阈值消噪方法对地震信号的处理,利用Mallat算法多分辨分析的特性,对地震信号进行多尺度小波Mallat分解,然后对分解所得小波系数采用不同阈值法进行处理,最后对被处理后的系数进行小波Mallat重构,从而得到消噪后的信号。基于不同参数小波阈值去噪法对模拟地震信号进行消噪处理的大量数值实验,得到不同的处理结果,通过相应的比较,并利用相关性能参数进行衡量,最后找到了适合地震信号消噪的小波阈值消噪方法,并应用此方法对实际地震信号进行了消噪处理,发现消噪效果比较理想。
其他文献
本文将主要围绕辫子交叉(张量)范畴的构造、辫子张量范畴中的李结构、微积分理论以及乘子Hopf代数中的余表示理论等展开讨论,具体可分为以下五章:   第一章,简要介绍辫子(
微分方程在实际问题中的应用十分广泛,如:在金融学、神经网络、化学等领域都有着重要的作用。20世纪以来,随着大量的应用问题诸如流体力学、气象学、地下水动力学等等的产生和
学位
近年来,新华北路街道党工委以争创自治区党委组织部发起的“六个好”创建活动为契机,从阵地、队伍、网络三个环节入手,巩固基层党建基础,促使街道、社区建设事业生机勃勃。
学位
数据挖掘(Data Mining)是指从大量的结构化和非结构化的数据中提取有用的、有意义的信息和知识的过程。随着数据挖掘研究的不断深入和发展,数据挖掘已经广泛应用到多种领域中