论文笔记 [7] complex-trace analysis for temporal resolution improvement

论文笔记 [7] Application of complex-trace analysis to seismic data for random-noise suppression and temporal resolution improvement

地震数据需要有更高的时空分辨率,并且较低的相干噪声和随机噪声,这样才能更容易解释。这篇文章目的在于通过复地震道分析 complex-trace analysis 的相关原理来提高地震的时间分辨率,并且压制随机噪声。这个method叫做CTT,complex-trace analysis。具体的做法如下:

首先,将信号S(t)用一个Hilbert变换提取包络,然后S(t) = R(t)cos(theta(t)),其中theta是归一化的相位,或者说是瞬时相位的cos值。然后对于R,我们利用窗内取平均的方法得到它的低频成分b,相当于一个一维的均值滤波,窗长度为T_w,然后把低频的部分减掉,得到g(t) = R(t) - b(t)。然后,把小于0的g(t)置0,相当于做了一个局部化的阈值处理,和窗内的均值作比较,把这个均值作为threshold,然后把这个g再乘上之前的相位,做成h(t) = g(t)cos(theta(t))。这里面的g叫做group trace,作者认为,group trace中的0和负值对应于低频的随机噪声以及旁瓣(side lobes),所以这样做一个阈值处理,就可以提高时间分辨率,还能压制噪声。

整个操作过程很naive,然后只有一个参数需要选择,就是Tw,作者给出了一个criterion: (N/8)delta(t) <= Tw <= (N/4)delta(t),作者在后面讨论了整个参数的选取对一些效果的影响。


这里写图片描述

上面这个是不同Tw的结果,a和c相比可以看到CTT这个操作的结果。


这里写图片描述

这是个模拟的地震数据,可以提高temporal resolution。


这里写图片描述

这个是噪声压制的结果,可以看到压制了部分噪声,还有一些剩余。

2018年03月01日17:55:38

只要想起

一生中后悔的事

梅花

便落满了南山

—— 诗人 ,张枣

posted @ 2018-03-01 18:00  毛利小九郎  阅读(118)  评论(0编辑  收藏  举报