基于广义S变换及高斯平滑的自适应滤波去噪方法

摘要：

常规基于广义S变换的噪声压制方法需要人为确定高频噪声在时频域的压制范围.针对这一问题,联合广义S变换的自适应时频滤波函数和高斯平滑去噪算法发展了一种自适应去噪方法.首先对信号进行广义S变换获得时频域数据,在S反变换重构时间域信号过程中采用数据自适应时变滤波函数去除大部分高频随机噪声;然后对时间域信号采用高斯平滑滤波函数去除信号中剩余高频随机噪声.模型和实际资料试算结果表明,本文的滤波去噪方法能够有效去除地震数据中的高频随机噪声,具有较强的适应性和实用性.与常规的随机噪声衰减预测法相比,本文方法受处理参数影响较小,且处理后有效信号在时频谱上的时频分辨率较高.

关键词：广义S变换、时频滤波去噪、数据自适应、高斯平滑、高频随机噪声

所属期刊栏目：53

分类号：P631

资助基金：国家自然科学基金项目“频率域粘声介质全波形反演关键问题研究”41504100

在线出版日期：2018-12-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1128-1136,1187