简介:针对当前f-x域CEEMD分频去噪容易损失倾斜有效信号及Cadzow滤波法秩的大小难以选择等问题,研究了一种f-x域CEEMD结合Cadzow滤波的去噪方法.对原始含噪剖面应用f-x域CEEMD分频处理,利用其在保留水平同相轴方面的优势,将原始剖面分割为水平同相轴剖面和倾斜同相轴剖面.利用Cadzow滤波法通过保留较大的秩和较小的秩分别对水平和倾斜剖面做进一步降噪处理,恢复有效信号,将二者相加得到最终降噪剖面.该方法能恢复在f-x域CEEMD分频去噪中损失的倾斜同相轴,且能优化在应用Cadzow滤波法去噪时对秩大小的选择.数值计算结果证明了该方法的有效性.
简介:传统的f-x域经验模态分解法(Empiricalmodedecomposition,EMD)能够有效地对主要由水平同相轴构成的地震记录进行随机噪声衰减。然而,当同相轴倾斜时,f-x域经验模态分解法在衰减随机噪声的同时去除大部分有效信号。本文提出了一种基于f-x域经验模态分解法的改进算法。我们通过局部相似度对所去除的噪声信号中的有效信号进行提取。局部相似度可以用来检测噪声信号中的有效信号点并用来构造一权重算子进行信号提取。新方法与f-x域经验模态分解法、f-x域预测滤波法以及f-x域经验模态分解预测滤波法相比能够在衰减随机噪声的同时保留更多的有用信号。数值模拟实验以及实际地震资料处理结果均表明该方法能更为有效地去噪。