基于EMD的粒子滤波在地震勘探随机噪声压制中的应用

发布时间：2025-07-19 04:24

　　地震勘探是探测地下油气资源的重要手段，由于勘探地区地质构造的复杂性及噪声成因的多样性，严重降低了勘探资料的质量，这为有用信息的提取带来了诸多不便，特别在强随机噪声背景下，一些常规的去噪方法很难达到令人满意的效果，因此发展在低信噪比条件下既能有效地抑制随机噪声，又能完整地保留有效信号的方法，提高地震资料信噪比，具有非常重要的现实意义。 粒子滤波(Particle Filtering)在递归贝叶斯框架下完成了蒙特卡洛估计，是一种基于信号生成模型的统计滤波方法，由于以信号生成模型的本身信息作为参考，滤波后更容易获取信号的时变特征信息；加之贝叶斯滤波是基于观测量与经验信息的结合估计，充分地利用先验和因果知识，以最优滤波准则求解了信号的条件概率，因此更容易保留有效信号的真实特性。鉴于以上优点本文首次引入粒子滤波算法来抑制地震资料中的随机噪声。然而实际应用中，粒子滤波过程中的表征后验分布的粒子很容易受到噪声的干扰，特别对于信噪比较低的勘探资料，能量较强的随机噪声严重影响了粒子分布，使其最终有偏于真实后验分布，影响滤波精度，为了解决这个问题，本文结合了时、频域均有较好分辨率的经验模态分解(EMD)...

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图8中值滤波滤波结果

图8中值滤波滤波结果图9PF分离的噪声图10中值滤波分离的噪声结论粒子滤波是基于信号生成模型及贝叶斯估计理论的时域滤波方法，可以在降噪的同时较好地保留信号的真实特性，有效的还原信号的时变特征。本文研究了使用不同重采样技术的粒子滤波，通过正演模拟与小波变换及中值滤波算法进行噪声压制....

图9PF分离的噪声

图8中值滤波滤波结果图9PF分离的噪声图10中值滤波分离的噪声结论粒子滤波是基于信号生成模型及贝叶斯估计理论的时域滤波方法，可以在降噪的同时较好地保留信号的真实特性，有效的还原信号的时变特征。本文研究了使用不同重采样技术的粒子滤波，通过正演模拟与小波变换及中值滤波算法进行噪声压制....

图10中值滤波分离的噪声

图8中值滤波滤波结果图9PF分离的噪声图10中值滤波分离的噪声结论粒子滤波是基于信号生成模型及贝叶斯估计理论的时域滤波方法，可以在降噪的同时较好地保留信号的真实特性，有效的还原信号的时变特征。本文研究了使用不同重采样技术的粒子滤波，通过正演模拟与小波变换及中值滤波算法进行噪声压制....

本文编号：4057978