基于经验模态分解的分数维地震随机噪声衰减方法

作者:颜中辉; 栾锡武; 王赟; 潘军; 方刚; 施剑

摘要:经验模态分解算法(EMD)是一种基于有效波和噪声尺度差异进行波场分离的随机噪声压制方法,但由于实际地震数据波场复杂,导致模态混叠较严重,仅凭该方法进行去噪很难达到理想效果.本文基于EMD算法对信号多尺度的分解特性,结合Hausdorff维数约束条件,提出一种用于地震随机噪声衰减的新方法.首先对地震数据进行EMD自适应分解,得到一系列具有不同尺度的、分形自相似性的固有模态分量(IMF);在此基础上,基于有效信号和随机噪声的Hausdorff维数差异,识别混有随机噪声的IMF分量,对该分量进行相关的阈值滤波处理,从而实现有效信号和随机噪声的有效分离.文中从仿真信号试验出发,到模型地震数据和实际地震数据的测试处理,同时与传统的EMD处理结果相对比.结果表明,本文方法对地震随机噪声的衰减有更佳的压制效果.

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关键词:
  • emd
  • hausdorff维数
  • 随机噪声
  • 自适应分解
  • imf分量

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期刊名称:地球物理学报

期刊级别:北大期刊

期刊人气:2397

杂志介绍:
主管单位:中国科学院
主办单位:中国地球物理学会;中国科学院地质与地球物理研究所
出版地方:北京
快捷分类:科技
国际刊号:0001-5733
国内刊号:11-2074/P
邮发代号:2-571
创刊时间:1948
发行周期:月刊
期刊开本:B5
下单时间:1-3个月
复合影响因子:1.73
综合影响因子:1.62