说说地震信号

说说地震信号

地震来了不用怕, 科学家发现电信光纤可提前预警逃命

宇宙和时空探索大鱼号 10-22 07:49

地球是太阳系最不稳定的行星，板块运动、火山地震、风暴雷霆、雨雪冰霜，如何预知灾难就成了我们最优先的问题，对火山、地震等足以酿成重大生命财产损失的大灾难，基本上束手无策。

基于地震P波和S波的不同步开发了预警系统，可以提前数秒到数十秒探知破坏力更大的S波的到来，从而提前发出预警。

这种系统有一个问题，要埋设大量的地震传感器，只能做到间隔数十公里一个，探测灵敏度受到了不小影响。根据这个原理，美国斯坦福大学的研究人员开发了一种基于电信光纤预警地震的系统，大大增加了灵敏度，同时也可降低系统运行成本。

石油和天然气公司一直在用光纤监控钻井设备引发的小型地震，光纤是通过激光把光线发射到纤维束中来传送信号，一些光线会撞击纤维束中的杂质并反弹，从而发生反向散射。散射信号会根据这部分光纤的移动而发生变化，记录这些信号的变化就可以提供大面积的地震活动地图。

斯坦福大学的研究人员在校园内建成了4.8公里长的光纤地震观测站，记录构造活动引发的地震，并将其从附近的震源如汽车路过发生的震动中区分出来。从2016年9月以来，研究人员共记录到800次地震事件，包括最近发生的墨西哥地震信号，以及附近采石场爆破引起的两次震动。

基于光纤的虚拟传感器数据质量虽然比不上地震仪的标准传感器，但光纤非常便宜而且可以大量部署，每一米光纤可以是一个传感器，这样的传感器阵列比单个地震仪更为灵敏，可以探测普通地震仪无法探测到的小地震，并可以根据P波和S波更快地确定其来源。

P波是两种体波(波穿越地球内部，相对于体波的是表面波，另一种体波是S波)中的一种。P波意指地震纵波，或是压力波。在所有地震波中，P波拥有最快的传递速度，因此地震发生时，P波是最早抵达测站，并被地震仪纪录下来的地震波。

S波是两种体波中之一，是因地震而产生的，地震仪记录下来。S波的速度仅次于P

波(最快的地震波)。S波是剪力波，是一种横波，地球内部粒子的震动方向与震波能量传递方向是垂直的。S波与P波不同的是，S波只能在固体中传播，S波无法穿越外地核。

说说：P波、S波都是地震时发生的，地震就是大地的震动，震动（摩擦）就有电磁波幅值增大，地震会产生电磁波，P波、S波都是电磁波。

激光是电磁波，对电磁波有作用力的力是电磁力，P波、S波即是电磁波，地震有变化的电磁力，对光纤中激光有作用力是非常正常的。

别忘了，原子是带电的哟，地球、宇宙是一个大电磁场呢。

去噪自编码深度卷积网络实战——地震去噪实战案例讲解

去噪自编码深度卷积网络实战——地震去噪实战案例讲解 很多同学都有个疑问：前面一直都是对理想数据进行处理，这样有多大用处呢？那用在实际中是怎样应用的呢？第一节课我们讲过，自编码可以用在预训练、自动创作、自动填充、去除噪声、数据降维等等方向。今天我们就从最常见的降噪这项应用开始讲解。

一、降噪自动编码的由来 降噪自动编码器（Denoising AutoEncoder）最初的应用是为了让自动编码网络有更强的鲁棒性（Robust）。 这是什么原理呢？ 就是将原始的完整数据以一定概率分布（通常使用二项分布）去擦除，然后将处理后的结果作为输入的训练数据。这样训练出来的网络抗干扰能力更强，预测的结果往往更好。 就比如下图： 原始的数据是x，首先我们随机的去掉了x中的两个数据形成了x’，然后我们用这个有破损（术语叫Corruputed）的数据x’作为训练数据来训练自编码网络y，训练过程中计算出的结果是z，然后将z与原始x做误差迭代不断优化网络y。最后训练出来的y就有了更好的性能。 为什么训练破损的数据更能激发网络的鲁棒性呢？有论文解释说神经网络通过从破损数据

中学习到有效特征数据，从而恢复完整的数据。这个训练过程是增强了神经网络特征提取的能力。就是说学习破损数据的过程相当于一个简化的PCA，本质是进行降维提取。而降维就是神经网络最擅长的工作之一。 二、降噪自动编码在地震去噪领域的应用 前面提到了通过训练破损的数据，可以提高自编码网络学习能力。那含有噪声的数据，也是一种破损的数据，同样可以使用自编码网络进行降噪处理。 在地震勘探领域，伴随地震数据采集过程中，由于人为或环境因素的影响，不可避免地会引入随机噪声。受污染的地震资料严重影响了后续的地震资料处理和成像。因此，抑制随机噪声可以有效地提高地震资料的信噪比，有利于提高成像质量。 比如我们常常会将左图的含噪数据进行降噪处理，变成右图的样子。

全变分信号去噪的最佳参数选择方法

全变分信号去噪的最佳参数选择方法 摘要：基于现有的全变分信号去噪过程中依靠经验选择参数使得去噪效果精确度低的问题，本文提出一种新颖的全变分信号去噪的最佳参数选择方法，将粒子群优化算法（PSO，Particle Swarm Optimization）运用其中，首先研究了全变分 图像去噪模型，介绍标准PSO算法过程，结合粒子群优法来选择最佳参数，分析了粒子群优法选择参数的过程，实验结果显示了本文所提出的参数选择方法有效性和可靠性。 关键词：全变分；信号去噪；粒子群优化算法 DOI：10.16640/https://www.wendangku.net/doc/b48373361.html,ki.37-1222/t.2016.12.127 0 引言 在图像获取或传输的过程中，由于受到各种因素的影响，图像不可避免地受到了噪声的污染，给后续图像处理过程带来了极大的困难。因此图像去噪是图像处理中一个重要环节，图像的噪声去除和细节保护是一对矛盾关系，图像的低通滤波在去除噪声的同时，产生图像边缘的模糊，而人对图像的高频成分是敏感的。近年来，全变分法的图像降噪技术得到了应用，我们在运用全变分模型来去噪时候会用到很多参数。而在以前的研究中，在选取这些参数的最佳数值时，通常是依赖经验来选取的。也就是依靠经验在某个数值范围中选取

适当参数值，然后去尝试处理图像。参数少的话，其组合还可以罗列。而如果参数多的话，这显然是不太方便的。运用PSO来选取最佳参数正是基于这样的背景下提出的。 1 研究现状 1992年，Rudin、Osher和Fatemi提出了一种基于全变 分（TV，Total Variation ）模型的去噪方法[1]。该方法实质 上就是各向异性扩散，它能在去噪的同时很好地保持图像的边缘。由于全变分方法引入偏微分方程的各向异性扩散方程用于图像去噪，在平滑噪声的同时，可以使边缘得到保持，较好地解决了恢复图像细节和抑制噪声之间的矛盾[2]。基于偏微分方程的变分模型方法高质量的处理效果已引起国内 外研究学者的广泛重视[3]。近年来又有其他研究者发现全变分模型存在的不足，提出了一种基于平滑核的广义变分模型[4]。实验结果表明，该模型对于高斯噪声污染的图像能取得良好的恢复效果，相比于全变分模型，该模型获得的去噪后的图像具有更好的客观评价指标和细节保护能力，同时还有效避免了阶梯效应[5]。Bing S提出了一种基于范数的广义的TV 去噪模型该模型能克服假边缘的产生，且在去噪的同时 保持了边缘，但该模型的峰值信噪比较低[6]。鉴于上述存在的局限，本文在前人研究变分问题直接解法的基础上，建立求解含一阶导数的变分问题优化模型，构造出了适应度函数，从而使得PSO算法成功应用到变分问题的求解当中。

《语音信号滤波去噪》word版

一、设计的目的和意义 数字滤波器和快速傅立叶变换(FFT)等是语音信号数字处理的理论和技术基础，是20世纪60年代形成的一系列数字信号处理的理论和算法。在数字信号处理中,滤波器的设计占有极其重要的地位。而其中，FIR数字滤波器和IIR数字滤波器是重要组成部分。Matlab具有功能强大、简单易学、编程效率高等特点,深受广大科技工作者的喜爱。特别是Matlab中还具有信号分析工具箱,所以对于使用者，不需要具备很强的编程能力,就可以方便地进行信号分析、处理和设计。利用Matlab中的信号处理工具箱，可以快速有效的设计各种数字滤波器。本论文基于Matlab语音信号处理的设计与实现，综合运用数字信号处理的相关理论知识，对加噪声语音信号进行时域、频域分析并滤波。而后通过理论推导得出相应结论，再利用Matlab作为编程工具进行计算机实现工作。 本次课程设计的课题为《基于DSP的语音信号滤波去噪》，运用麦克风采集一段语音信号，绘制波形并观察其频谱，给定相应技术指标，用脉冲响应不变法设计的一个满足指标的巴特沃斯IIR滤波器，对该语音信号进行滤波去噪处理，比较滤波前后的波形和频谱并进行分析，根据结果和学过的理论得出合理的结论。 二、设计原理： 2.1 巴特沃斯滤波器 巴特沃斯滤波器是电子滤波器的一种。巴特沃斯滤波器的特点是通频带的频率响应曲线最平滑。巴特沃斯滤波器的特性是通频带内的频率响应曲线最大限度平坦，没有起伏，而在组频带则逐渐下降为零。在振幅的对数对角频率的波得图上，从某一边界角频率开始，振幅随着角频率的增加而逐步减少，趋向负无穷大。 其振幅平方函数具有如2-1式：

（2-1） 式中，N为整数，称为滤波器的阶数，N越大，通带和阻带的近似性越好，过渡带也越陡。如下图2.1所示： 图2.1 巴特沃兹filter 振幅平方函数 过渡带：通带→阻带间过渡的频率范围，Ω c ：截止频率。 理想滤波器的过渡带为Ω，阻带|H(jΩ)|=0，通带内幅度|H (jΩ)|=常数，H(jΩ)线性相位。通带内，分母Ω/Ω c <1,相应(Ω /Ω c )2N随N的增加而趋于0，A(Ω2)→1，在过渡带和阻带，Ω/ Ω c >1，随N的增加，Ω e /Ω c >>1，所以A(Ω2)快速下降。 Ω=Ω c 时，，幅度衰减，相当于3bd衰减点。振幅平方函数的极点可写成如式2-2：

地震资料去噪及其方法研究

地震资料去噪及其方法研究 摘要：无论是在叠前还是叠后，地震资料去噪处理的地位都举足轻重。随着勘探技术的发展，去噪软件已越来越多。对各种去噪方法进行分类和分析，具有理论价值和实际指导意义。 关键词：去噪技术；时频分析 高分辨率、高信噪比、高保真度是地震数据处理追求的目标，而信噪比又是高分辨率和高保真度的保障。在地震数据处理中，如果信噪比较低，那么高分辨率和高保真度就不可能实现。而提高信噪比的途径正是去噪，可见去噪技术在地震数据处理中有着很重要的地位。 一、噪声分类 （1）规则噪音干扰，主要是指有一点主频和视速度的噪音，如面波、50Hz、声波干扰、折射波干扰、多次波干扰等 （2）随机噪声 地震勘探中不可避免的一类干扰波就是随机噪声，它没有固定频率和固定传播方向的波，无确定的视速度。主要有：1.风吹草动及人为噪声；2.井中激发的微震干扰；3.大气电离层的噪声。 二、去噪方法研究 （1）f-k域去噪技术 在傅氏变换基础上研究出来的去噪方法有很多，而f-k域去噪技术是最基本的技术。f-k滤波是利用有效波和干扰波在f-k域的视速度差异设计一个扇形滤波器，他可以滤掉任意方向任意视速度的干扰波，时窗可以任意给，利用他可以压制线性干扰波，多次波，虚反射等干扰波，由于它理论严密和实际效果显著得到了广泛应用。 （2）炮域反偏移去噪 偏移目前是地球物理界的热门问题，最近几年有些学者开始对反偏移进行研究，而以反偏移去噪为基础的研究更是另辟蹊径。以炮域反偏移为基础的去噪方法，其原理是根据地震波的传播规律，进行偏移处理，增强地下反射点有效信号，再通过炮域反偏移，实现资料信噪比的提高，突出有效反射波。炮域叠前积分法反偏移技术基本思路是运用非递推的Kirchhoff积分法，提高了有效波的反射强度，又压制噪声；再通过反偏移，还原成地表接收的单炮记录。运用偏移和反偏移，恢复地震波的有效反射，但是干扰信号却得不到恢复，有效的达到了去噪的

地震数据处理方法(DOC)

安徽理工大学 一、名词解释（20分） 1、、地震资料数字处理:就是利用数字计算机对野外地震勘探所获得的原始资料进行加工、改进，以期得到高质量的、可靠的地震信息，为下一步资料解释提供可靠的依据和有关的地质信息。 2、数字滤波:用电子计算机整理地震勘探资料时，通过褶积的数学处理过程，在时间域内实现对地震信号的滤波作用，称为数字滤波。（对离散化后的信号进行的滤波，输入输出都是离散信号） 3、模拟信号：随时间连续变化的信号。 4、数字信号：模拟数据经量化后得到的离散的值。 5、尼奎斯特频率：使离散时间序列x(nΔt)能够确定时间函数x(t)所对应的两倍采样间隔的倒数，即f=1/2Δt. 6、采样定理： 7、吉卜斯现象：由于频率响应不连续，而时域滤波因子取有限长，造成频率特性曲线倾斜和波动的现象。 8、假频:抽样数据产生的频率上的混淆。某一频率的输入信号每个周期的抽样数少于两个时，在系统的的输出端就会被看作是另一频率信号的抽样。抽样频率的一半叫作褶叠频率或尼奎斯特频率fN；大于尼奎斯特频率的频率fN+Y，会被看作小于它的频率fN-Y。这两个频率fN+Y和fN-Y相互成为假频。 9、伪门：对连续的滤波因子h(t)用时间采样间隔Δt离散采样后得到h (nΔt)。如果再按h (nΔt)计算出与它相应的滤波器的频率特性，这时在频率特性图形上，除了有同原来的H (ω)对应的'门'外，还会周期性地重复出现许多门，这些门称为伪门。产生伪门的原因就是由于对h(t)离散采样造成的。 10、地震子波：由于大地滤波作用，使震源发出的尖脉冲经过地层后，变成一个具有一定时间延续的波形w（t）。 11、道平衡：指在不同的地震记录道间和同一地震记录道德不同层位中建立振幅平衡，前者称为道间均衡，后者称为道内均衡。 12、几何扩散校正：球面波在传播过程中，由于波前面不断扩大，使振幅随距离呈反比衰减，即Ar=A0/r，是一种几何原因造成的某处能量的减小，与介质无关，叫几何扩散，又叫球面扩散。为了消除球面扩散的影响，只需A0=Ar*r即可，此即为几何扩散校正， 13、反滤波(又称反褶积):为了从与干扰混杂的地震讯息中把有效波提取出来，则必须设法消除由于水层、地层等所形成的滤波作用，按照这种思路所提出的消除干扰的办法称为反滤波，即把有效波在传播过程中所经受的种种我们不希望的滤波作用消除掉。 14、校正不足或欠校正：如果动校正采用的速度高于正确速度，计算得到的动校正量偏小，动校正后的同相轴下拉。反之称为校正过量或过校正。 15、动校正:消除由于接受点偏离炮点所引起的时差的过程，又叫正常时差校正。 16、剩余时差：当采用一次波的正常时差公式进行动校正之后，除了一次反射波之外，其他类型的波仍存在一定量的时差，我们将这种进过动校正后残留的时差叫做剩余时差。

基于MATLAB的信号去噪研究

江西理工大学应用科学学院毕业设计 基于MATLAB的信号去噪研究 摘要 随着现代计算机技术的研究和发展，人们对波形去噪技术的要求越来越高。为了满足此要求，语音识别技术应运而生。这在过去的几十年中，波形去噪发展得很快，在很多方面都有很大的进展。但是要将小波去噪真正运用于实际，还有许多问题需要解决，主要为外界去噪问题和去噪精度问题。 本论文对小波分别进行了时域分析、频域分析和波形分析，分析了去噪语音信号预处理问题。预处理过程包括数字化去噪信号小波去噪。文中介绍了小波分析的基本理论，小波阈值去噪法的主要思想，比较了不同阈值规则情况下不同阈值不同小波函数的去噪结果。 小波分析理论是一种新兴的信号处理理论，它在时间上和频率上都有很好的局部性，这使得小波分析非常适合于时-频分析，借助时- 频局部分析特性，小波分析理论已经成为信号去噪中的一种重要的工具。利用小波方法去噪，是小波分析应用于实际的重要方面。小波去噪的关键是如何选择阈值和如何利用阈值来处理小波系数，通过对小波阈值化去噪的原理介绍,运用MA TLAB中的小波工具箱，对一个含噪信号进行阈值去噪，实例验证理论的实际效果，证实了理论的可靠性。本文简述了几种小波去噪方法，其中的阈值去噪的方法是一种实现简单、效果较好的小波去噪方法。 关键词：小波变化；滤波；去噪

杨燕：基于MA TLAB的信号去噪研究 The Study of De-noising Based on the MATLAB Signal Abstract With the development of modern computer technology, the demands on man-machine communication technologies has increased greatly. V oice-recognition technology appeared on the scene in order to satisfy this requirement. This technology which can recognition humanity's voice accuracy and execute command will be widely used and of important research value. In the past decades of years , voice-recognition technology had made a great improvement in many areas(such as Time ranging from long-Match, establish recognition model, running time, etc). The recognition rate of voice-recognition system has reached a very high standard, especially in a quiet environment. However, the practical applications of calculus voice-recognition system existed many problem which mainly focus on de-noising and accurately-recogniting. In this paper, a voice-recognition system of non-specific people with isolated word in noisy environments is proposed. The research which based on the theoretical of Speech signal, meet a practical applications require of voice-recognition system. The wavelet analysis theory is a new signal processing theory. It has a very good topicality in time and frequency, which makes the wavelet analysis very suitable for the time - frequency analysis. With the time - frequency?s local analysis characteristics, the wavelet analysis theory has become an important tool in the signal de-noising. Using wavelet methods in de-noising, is an important aspect in the application of wavelet analysis. The key of wavelet de-noising is how to choose a threshold and how to use thresholds to deal with wavelet coefficients. It confirms the reliability of the theory through the wavelet threshold de-noising principle, the use of the wavelet toolbox in MATLAB, carrying on threshold de-noising for a signal with noise and actual results of the example confirmation theory. This paper has summarized several methods about the wavelet de-noising, in which the threshold de-noising is a simple, effective method of wavelet de-noising. Key Word:Wavelet change；Filtering；Denoisin

地震资料数字处理试卷合集

一、名词解释 1.道均衡：是指在不同或同一地震记录道建立振幅平衡。 2.数字信号：相对于模拟信号，记录瞬间信息的离散的信号。 模拟信号：随时间连续变化的信号. 有效信号：能为我们所利用的信号就叫有效信号。 3.最小相位：能量集中在序列前部。 4.反射波：在波速突变的分界面上，波的传播方向要发生改变，入射波的一部分被反 射，形成反射波。 折射波：滑行波在传播过程中也会反过来影响第一种介质，并在第一种介质中激发新的波。这种由滑行波引起的波，叫折射波。 5.共深度点：CDP。地下界面水平时，在共中心点下方的点，界面倾斜时无共深度点。 6.解编：地震数据是按各道同一时刻的样点值成列排放的，解编就是将数据重排成行。 12. 最大相位：能量集中在序列后部。 16.地震波：地震波是在岩石中传播的弹性波。 多次波：在地下经过多次反射接收到的波叫多次波。 17. 切除：地震信号经动校正后被拉伸畸变，目前处理动校正拉伸畸变的方法是切除， 即把拉伸严重部分的记录全部充零。 18. 混合相位：能量集中在序列中部。 自相关：一个时间信号与自身的互相关。 互相关：一个时间信号与另一个时间信号的相关。 21.环境噪音：交流电、人、风吹草动等环境因素所引起的对地震波有干扰的信号。 随机噪音：交流电、人、风吹草动等随机因素所引起的对地震波有干扰的信号。 22.反射系数：反射振幅与入射振幅的比值。 28.模拟记录：把地面振动情况，以模拟的方式录制在磁带上。 二、简答题 1、地震资料数字处理主要流程？地震资料的现场处理主要包括哪些内容? 地震勘探资料数据处理中的预处理主要包括哪些内容? 简述地震资料数据中有哪些目标处理方法? 地震资料数字处理如何分类? 地震资料数字处理质量控制有哪些? 地震资料数字处理主要流程：输入→定义观测系统→数据预处理（废炮道、预滤波、反褶积）→野外静校正→速度分析→动校正→剩余静校正→叠加→偏移→显示。 地震资料的现场处理主要有：预处理、登录道头、道编辑、切除初至、抽道集、增益恢复、 设计野外观测系统、实行野外静校正、还可以进行频谱分析、速度分析、水平叠加等(2分)。 地震勘探资料数据处理中的预处理主要包括登录道头、废炮道编辑、切除初至、抽道集(4分)、增益恢复、预滤波、反褶积等. 地震资料数据中目标处理方法有高分辨率地震资料处理、三维地震资料处理、叠前深度偏移处理、井孔地震资料处理(4分)、多波多分量地震资料处理、时间推移地震资料处理等地震资料数字处理分类有数据预处理、数据校正、叠加和偏移归位、振幅处理、滤波、分析、正反演、复地震道技术等。（3分） 地震资料数字处理质量控制包括野外原始资料检查与验收、处理流程及主要参数确定、

信号阈值去噪实例

信号阈值去噪实例 例1：信号阈值去噪一 程序daimaru代码如下： load leleccum; indx=1:1024; x=leleccum(indx); %产生噪声信号 init=2055615866; randn('seed',init); nx=x+18*randn(size(x)); %获取消噪的阈值 [thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',nx); %对信号进行消噪 xd=wdencmp('gbl',nx,'db4',2,thr,sorh,keepapp); subplot(221); plot(x); title('原始信号'); subplot(222); plot(nx); title('含噪信号'); subplot(223); plot(xd); title('消噪后的信号'); 例2：信号阈值去噪二 在本例中，首先使用函数wnoiset获取噪声方差，然后使用函数wbmpen获取小波去噪阈值，最后使用函数wdencmp实现信号消噪。

程序代码如下： load leleccum; indx=1:1024; x=leleccum(indx); %产生含噪信号 init=2055615866; randn('seed',init); nx=x+18*randn(size(x)); %使用小波函数'db6'对信号进行3层分解 [c,l]=wavedec(nx,3,'db6'); %估计尺度1的噪声标准差 sigma=wnoiset(c,l,1); alpha=2; %获取消噪过程中的阈值 thr=wbmpen(c,l,sigma,alpha); keepapp=1; %对信号进行消噪 xd=wdencmp('gbl',c,l,'db6',3,thr,'s',keepapp); subplot(221); plot(x); title('原始信号'); subplot(222); plot(nx); title('含噪信号'); subplot(223); plot(xd); title('消噪后的信号'); 例3：信号阈值去噪三 在本例中，对小波分解系数使用函数wthcoef进行阈值处理，然后利用阈值处理后的小波系数进行重构达到去噪目的。

MATLAB对语音信号加随机噪声及去噪程序

%对语言信号做原始的时域波形分析和频谱分析[y,fs,bits]=wavread('C:\Documentsand?Settings\Administrator\桌面\cuocuo.wav'); %??sound(y,fs)??????%回放语音信号 n=length(y)??%选取变换的点数? y_p=fft(y,n);??????%对n点进行傅里叶变换到频域 f=fs*(0:n/2-1)/n;???%对应点的频率 figure(1) subplot(2,1,1); plot(y);????????????????????%语音信号的时域波形图 title('原始语音信号采样后时域波形'); xlabel('时间轴') ylabel('幅值A') subplot(2,1,2); plot(f,abs(y_p(1:n/2)));?????%语音信号的频谱图 title('原始语音信号采样后频谱图'); xlabel('频率Hz'); ylabel('频率幅值'); %对音频信号产生噪声 ??L=length(y)????????%计算音频信号的长度 ??noise=0.1*randn(L,2);??%产生等长度的随机噪声信号(这里的噪声的大小取决于随机函数的幅度倍数） ??y_z=y+noise;????????%将两个信号叠加成一个新的信号——加噪声处理??? ??%sound(y_z,fs) %对加噪后的语音信号进行分析 n=length(y);??%选取变换的点数? y_zp=fft(y_z,n);??????%对n点进行傅里叶变换到频域 f=fs*(0:n/2-1)/n;???%对应点的频率 figure(2) subplot(2,1,1); plot(y_z);????????????????????%加噪语音信号的时域波形图 title('加噪语音信号时域波形'); xlabel('时间轴') ylabel('幅值A') subplot(2,1,2); plot(f,abs(y_zp(1:n/2)));?????%加噪语音信号的频谱图 title('加噪语音信号频谱图'); xlabel('频率Hz'); ylabel('频率幅值');

基于小波阈值的地震信号去噪处理

第10卷　第29期　2010年10月1671—1815(2010)2927251204　 科　学　技　术　与　工　程 Science Technol ogy and Engineering 　Vol 110　No 129　Oct 12010 Ζ　2010　Sci 1Tech 1Engng 1 石油技术 基于小波阈值的地震信号去噪处理 刘　霞　潘洪屏3 　高晓春1 　吴伟龙 (东北石油大学电气信息工程学院,大庆163318;宏伟热电厂1,大庆163411) 摘　要　地震信号去噪处理是地震勘探所要解决的一项主要任务,提高地震信号信噪比也相应显得尤为重要。提出由Heur 2 sure 选取阈值和软阈值函数对测试信号、合成地震信号及实际地震数据进行二次小波分解分层量化处理,与常规小波阈值去 噪相比,对含有高频分量的信号,该方法具有很好的去噪效果。关键词　地震信号 小波变换 阈值 去噪中图法分类号　TE132.14; 文献标志码　 A 2010年7月23日收到 第一作者简介:刘　霞(1970—)女,硕士,副教授,研究方向:智能控制与数字信号处理。 3 通信作者简介:潘洪屏(1980—),女,硕士研究生,研究方向:智能 信息与控制。E 2mail:garychong@s ohu .com 。 野外采集的地震资料中不可避免包含一些规则的或不规则的干扰噪声 [1] ,这些干扰对地质资料 解释将产生很大影响。因此,降噪成为地震信号处理的重要环节。而小波变换具有很好的时频局部化能力,将其应用于地震信号去噪[2] 处理,有着良 好的应用价值和研究前景。 对地震信号去噪的方法有多种,在小波领域有模极大值去噪、小波阈值去噪和小波包去噪,其中阈值去噪最为常用,方法简单。在阈值去噪方法中,如何选取阈值和阈值函数是至关重要的。阈值选取的合适与否直接影响信号去噪的效果和重构信号的失真程度,如果阈值选取过大,虽然能够减少重构信号中残留的噪声成分,但会使信号有较大的失真;反之,降低阈值能减小重构信号的失真,但恢复信号中残留的噪声增多。 本文主要介绍对含有高频有效信号进行二次小波分层阈值去噪的基本思想和实现步骤,并由Heursure 选取阈值和软阈值函数对测试信号、合成 地震信号及实际地震数据进行二次小波分解分层 量化处理。 1　二次小波分层阈值去噪方法的基本思想 和实现步骤 1.1　二次小波分层阈值去噪方法的基本思想 二次小波分解分层阈值去噪 [3,4] 主要是对含有 高频有效信号进行二次小波分解,利用有效信号和噪声在小波变换下奇异性截然不同的表现特征来分层去除噪声保留有效信号。一个含噪信号的一维信号模型可以表示成如下形式,即s (k )=f (k )+σe (k );k =0,1,…,n -1,其中,f (k )为有效信号, e (k )为噪声,s (k )为含噪声的信号。当有效信号含 有高频分量时,对第一次分解后的高频系数进行二次小波分解,采用分层阈值处理。在实际的工程应用中,有用信号通常表现为低频信号或是一些比较平稳的信号,但也可能含有高频信号,而噪声信号通常表现为高频信号,所以消噪过程可按如下方法进行处理:首先对信号进行一次小波分解(如进行二层分解),则噪声部分主要包含在高频小波系数CD 1,CD 2中,其中包含部分有效信号,对高频系数 进行二次小波分解(如进行二层分解),分解过程如图1所示,然后由Heursure 选取阈值进行分层阈值处理,重构信号即可达到消噪的目的。对信号s (k )消噪的目的就是要抑制信号中的噪声部分,从而在

《地震资料数字处理》复习

《地震资料数字处理》复习 地震资料数字处理围绕以下三方面工作： 1、提高信噪比； 2、提高分辨率； 3、提高保真度。 一、提高信噪比的处理 1、原理 利用噪声和信号在时间、空间、频率和其他变换域中的分布差异，设计滤波因子，将噪声进行压制。 2、处理顺序 提高信噪比包含消除噪声和增强信号两部分内容。 消除噪声一般在叠前的各种道集上进行，主要针对规则干扰如多次波和面波等， 增强信号一般在叠后剖面上进行，主要针对随机噪声。 3、随机噪声 是指没有固定的频率、时间、方向的振幅扰动和震动，其成因大致是来自环境因素、次生因素和仪器因素，其中次生干扰的强度与激发能量有关。 随机噪声在记录上表现为杂乱无章的波形或脉冲，在频率上分布宽而不定，在空间上没有确定的视速度。 随机噪声的随机性与道间距有关，如果道间距减小到一定程度，许多随机噪声表现出道间的相干性，当道距大于随机噪声的相干半径才表现出随机性。 4、一维滤波器（伪门、Gibbs现象） 频率滤波器是根据信号和噪声在频率分布上的差异而设计时域或频域一维滤波算子。它压制通放带以外的频率成分，保留通放带以内的频率成分。 Gibbs现象是由于频率域的不连续或截断误差引起的，通放带和压制带之间设置过渡带可克服此现象，设计滤波器就是控制过度带的形状和宽度。 5、二维滤波器 二维滤波是根据有效信号和相干噪声在视速度分布上的差异，来压制噪声或增强信号。 通常用来压制低视速度相干噪声，在f-k平面上占据低频高波数区域。 二维滤波比较容易产生蚯蚓化现象，而且混波相现象明显，在空间采样条件不满足或陡倾角的情况下受到空间假频的影响，一般常用于压制一些规则干扰，如面波和多次波等。 6、频率-波数域二维滤波实现步骤： （1）把时间和空间窗口里的数据变换到f-k域； （2）在f-k域，通过外科切除，按径向扇形划分压制区C(乘振幅置零)、过渡区S（乘振幅置0至1变化）、通放区P (乘振幅置1) ； （3）从f-k域反变换到t-x域。 8、数字滤波有两个特殊性质： （1）数字滤波由于时域离散化会带来伪门现象，

语音信号去噪

语音信号去噪 摘要：在现代各种通信系统中，由于自然界中的各种各样的复杂噪声不免会掺杂在其中，数 字信号处理这门经典学科恰好能够解决这个问题，其中最通用的方法就是利用滤波器来滤除 这些杂波噪声，FIR数字滤波器就是滤波器设计的基本部分。本论文研究的主要内容就是基 于Matlab软件仿真设计一个数字滤波器，将掺杂在语音信号中的高频噪音消除，在此将分 析消除高频噪音前后语音信号的时域及频域特性，对比分析即可验证滤波前后特性差别。在 本课题中，将利用简单的窗函数法来设计FIR数字滤波器，通过Matlab仿真说明所设计滤 波器的正确性。通过这次毕业设计，将会进一步理解语音信号原理分析及滤波处理，为更好 的设计滤波器打好基础。 关键词：Matlab；窗函数法；FIR数字滤波器 目录 1 引言 (2) 1.1 课题研究现状 (2) 1.2 课题研究目的 (2) 1.3 课题研究内容 (2) 1.4 MATLAB软件设计平台简介 (3) 2 原始语音信号采集与处理 (3) 2.1 课题设计步骤及流程图 (3) 2.2 语音信号处理 (4) 2.2.1 语音信号的采集 (4) 2.2.2 语音信号的时域频谱分析 (5) 2.2.3 语音信号加噪与频谱分析 (7) 3 FIR数字滤波器的设计 (9) 3.1 数字滤波器基本概念 (9) 3.2 常用窗函数介绍 (10) 3.3 FIR数字滤波器概述 (10) 3.4 FIR滤波器的窗函数设计 (10) 3.5 滤波器的编程实现 (13) 3.6 用滤波器对加噪语音信号进行滤波 (14) 3.7 回放语音信号 (17) 4 结论 (18) 致谢 (19) 参考文献 (20)

数字化地震波信号去噪技术本科论文

数字化地震波信号去噪技术本科论文

大连理工大学本科毕业设计（论文） 数字化地震波信号去噪技术The technology of digitized Seismic wave denoising 学院（系）：电子信息与电气工程学部 专业：电子信息工程 评阅教师： 完成日期： 大连理工大学 Dalian University of Technology

摘要 在相当长的一段历史时期内，地震波信号是通过笔纸和滚筒等方式记录在纸图上，由于材质本身的问题，该种记录方式不适合长期保存。随着数字化记录方式的普及，将原始地震图中的地震信号数字化以方便存储和分析就成为了一项必要的工作。在数字化过程中，需要对波形进行跟踪，并将其转化成为时间信号。在对波形进行自动跟踪的过程中，由于数字化技术本身的局限，数字化之后的时间信号往往包含了“毛刺”和噪声等不属于原始地震信号的内容，对后续的对信号的保存、恢复等工作带来了影响，因此这些噪声必须被去除。本工作着力于去除数字化过程中带来的“毛刺”和噪声，尽可能好的恢复原始地震波形的信息。同时，数字化地震波波形本身包含了一定的噪声。去除这些噪声，也是本工作的目的之一。 由于地震图上的地震波形是随着笔的摆动记录下来的，因此波形较为光滑，信号带宽较窄，因此本课题假设数字化的地震信号是低频、光滑的信号，并依据此特点选择方法去除噪声，恢复信号。本课题主要研究问题： （1）基于低通滤波器的数字化地震信号去噪。 （2）基于K-L变换的数字化地震信号去噪。 （3）基于小波变换的数字化地震信号去噪。 本文主要针对地震波信号去噪的问题，尝试采用低通滤波器、K-L变换和小波变换三种去噪方法来去除数字化地震波的噪声。在MATLAB实验仿真平台实现了以上三种去噪方法，并给出了一定的定性和定量的结果。实验仿真表明，以上三种常用的去噪方法均可以达到保留地震信号的特征，达到抑制噪声的目的。 关键词：地震波去噪；低通滤波器；K-L变换；小波去噪

地震数据处理课程设计(报告)

《地震资料数据处理》课程设计 总结报告 专业班级： 姓名： 学号： 设计时间： 指导老师： 2011年5月30日

目录 一、设计内容……………………………………………………………… （1）褶积滤波……………………………………………… （2）快变滤波……………………………………………… （3）褶积滤波与快变滤波的比较………………………… （4）设计高通滤波因子…………………………………… （5）频谱分析……………………………………………… （6）分析补零对振幅谱的影响…………………………… （7）线性褶积与循环褶积………………………………… （8）最小平方反滤波……………………………………… （9）零相位转换…………………………………………… （10）最小相位转换………………………………………… （11）静校正………………………………………………… 二、附录………………………………………………………………………… （1）附录1：相关程序…………………………………… （2）附录2：相关图件……………………………………

【附录1：有关程序】 1.褶积滤波 CCCCCCCCCCCCCCCCC 褶积滤波CCCCCCCCCCCCCCCCC PROGRAM MAIN DIMENSION X(100),H1(-50:50),H2(-50:50),Y_LOW(200),Y_BAND(200) PARAMETER (PI=3.141592654) CCCCCCCC H1是低通滤波因子，H2为带通滤波因子CCCCCC REAL X,H1,H2,Y_LOW,Y_BAND REAL dt,F,F1,F2 INTEGER I dt=0.002 F=70.0 F1=10.0 F2=80.0 OPEN(1,FILE='INPUT1.DA T',FORM='FORMATTED',STATUS='UNKNOWN') READ(1,*)(X(I),I=1,100) CCCCCCCCCCCCCCCCCC低通滤波器CCCCCCCCCCCCCCCCC DO 10 I=-50,50 IF (I.EQ.0)THEN H1(I)=2*F*PI/PI ELSE H1(I)=SIN(2*PI*F*I*dt)/(PI*I*dt) END IF 10 CONTINUE CCCCCCCCCCCCCCCC输出低通滤波因子CCCCCCCCCCCCCCCC OPEN(2,FILE='H1_LOW.DAT',FORM='FORMATTED',STATUS='UNKNOWN') WRITE(2,*)(H1(I),I=-50,50) CLOSE(2) CALL CON(X,H1,Y_LOW,100,101,200) CCCCCCCCCCCCCCCC输出滤波后的数据CCCCCCCCCCCCCCCC OPEN(3,FILE='Y_LOW.DA T',FORM='FORMATTED',STATUS='UNKNOWN') WRITE(3,*)(Y_LOW(I),I=51,150) CLOSE(3) CCCCCCCCCCCCCCCCCC带通滤波器CCCCCCCCCCCCCCCCCCCC DO 20 I=-50,50 IF(I.EQ.0)THEN H2(I)=140 ELSE H2(I)=SIN(2*PI*F2*I*dt)/(PI*I*dt)-SIN(2*PI*F1*I*dt)/(PI*I*dt) END IF 20 CONTINUE CCCCCCCCCCCCCCC输出带通滤波因子CCCCCCCCCCCCCCCCC OPEN(4,FILE='H2_BAND.DAT',FORM='FORMA TTED',STATUS='UNKNOWN')

信号去噪方法综述

信号去噪方法综述 【摘要】在信号传输过程中往往会因为噪声的干扰而影响信号的质量，为了改善这种情况，往往需要对信号进行噪声处理。本文对空域相关法，阈值法等与小波相关的典型算法进行了论述，并将其和传统的滤波器法进行对比，总结出了这些方法在信号去噪方面的优缺点。 【关键词】小波；阈值；空域；信号去噪 The Summarization of signal denoising methods A bstract:In the process of signal transmission because of the interference of noise ,the quality of the signal often be affected. in order to improve the situation, We need to dispose the noise that mixed in the signal.In this paper ,several typical methods are introduced ,including the spatial filtering method,the threshold method and so on.Those methods were compared with the traditional filter method and the advantages and disadvantages in these methods are summarized in this paper. Key words: The wavelet ;The threshold value; Airspace;Signal denoising 引言 如何获得一个高质量的信号是信号处理领域一个孜孜不倦的研究方向，而人们在这一领域也取得了巨大的成就。长久以来，人们用傅里叶变换对信号进行相关的处理，并且也取得了一系列的成就。但是，一种方法并不能在任何情况下都适用，傅里叶变换在信号去噪方面也有很多的局限性。其中傅里叶变换在处理这类问题时的一个缺陷就是，用傅里叶进行分析时，它的构造函数是周期性的正弦波和余弦波[1]。鉴于其局限性，它只适合对那些具有周期性或者是具有近似周期性的信号进行滤波或压缩，而在对那些具有非周期或者局部特征很明显的信号的处理上效果就不是很好。 虽然傅里叶变换在信号去噪方面存在局限性，但是由其发展来的小波变换则能很好地解决上述问题。作为在信号处理领域中的一种新的分析方法，它不仅保留了傅里叶变换的许多优点，而且在原来的基础上进行了改进和发展，使其能够在时频域对信号进行处理。小波变换的显著特优点是通过变换可以将信号进行更细微的处理，并且能够将信号的某些特征较好的表现出来，实现了在时频域对信号进行局部化、多尺度的分析的要求。在小波基础上发展来的信号去噪方法表现出了良好的去噪效果，是Fourier变换在信号处理领域的完善和发展。1小波基础知识 1.1小波变换原理 定义1：) ( )(2R L t f∈ ?平方平方可积空间，连续小波变换为： dt a t t f a a W R R f) ( ) ( 1 ) , (?-- = τ ψ τ（1） 其中：) , (τ a w f是小波变换系数；) (t ψ是小波函数。 离散小波变换式定义为： ) 2( ) ( 2 ) , ( 1 2k n n f k j W j N n j f- =- - = - ∑ψ（2）其中，) , (k j W f表示小波系数，N是采样点数，j为分解层数。 在使用小波对信号进行处理的过程中，任何一个信有效信号都可以用下式来表示： ∑∑ ∑ =∈ ∈ + = j m z k k m f z k k j f k m W t k j A t f 1 , ,) , ( )( ) , ( )(ψ φ (3) 其中，f(t)是原信号，) , (k j A f表示尺度系数，) , (k j W f表示小波系数。 1.2多分辨率分析 定义2：令j V，j=…，-2，-1,0,1,2，…为

IIR滤波器语音去噪处理

课程设计(论文) 题目基于IIR数字滤波器的有噪语音信号的处理 课程设计（论文）任务书

学院：电气工程学院 题目：基于IIR数字滤波器的有噪语音信号的处理 起止时间：2016年10月25日至16年11月20日 学生姓名： 专业班级： 指导教师： 教研室主任： 院长：

2016年 11 月 20 日

语音信号的时频分析 加噪后的语音信号及其频谱分析 验证所设计的滤波器 比较滤波前后语音信号的波形及频谱 滤波器处理结果的分析 5. 课题结论 6. 参考文献 7. 谢辞 8. 附录 附录1：IIR数字滤波器的主要程序 附录2：比较滤波前后语音信号的波形及频谱 三、课程设计（论文）基本要求 （1）技术要求： 编制 Matlab 程序，完成以下功能，产生系统输入信号；根据系统差分方程求解单位脉冲响应序列；根据输入信号求解输出响应；用实验方法检查系统是否稳定；绘制相关信号的波形。 （2）工作要求： 简述离散系统时域分析和判断系统稳定性方法； 完成所给设计实验，并对结果进行分析和解释； 打印程序清单和要求画出的信号波形； 写出本次课程设计的收获和体会；

列出参考文献。 四、课程设计（论文）进度安排 课程设计进度（时间）安排如下： 1. 2016年10月25日—2016年10月31日理解课程设计题目的设计要求，查阅相关资料； 2. 2016年11月1日—2016年11月8日完成各部分程序代码及系统调试； 3. 2016年11月9日—2016年12月11日完成课程设计初稿； 4. 2016年11月12日—2016年11月24日完成完整的课程设计报告； 5. 2016年11月20日上交课程设计作品并答辩。 五、主要参考文献 [1].高西全，丁玉美．数字信号处理[M].北京：西安电子科技大学出版社，2008 [2].刘泉，阙大顺．数字信号处理原理与实现[M]．北京：电子工业出版社，2005 [3].张磊，毕靖，郭莲英．MATLAB实用教程[M]．北京：人民邮电出版社，2008 [4].张威．MATLAB基础与编程入门[M]．西安：西安电子科技大学出版社，2006 [5].周利清，苏菲．数字信号处理基础[M]．北京：北京邮电大学出版社，2005 指导老师：（签 名） 年月日