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自适应裂变粒子滤波器抑制地震勘探中的随机噪声

发布时间:2019-06-10 14:32 来源:未知 编辑:admin

  地震勘探技术作为有一种探测手段,人工激发地震波,并使用反射探测器和记录装置接收和记录反射和折射波。在外理和研究下发的地震记录过后,利用波形的传播时间。振幅等因素分析了地质构造的具体形态学 和分布格局,对油气,矿产资源等资源的开发起着重要作用。随着国家对油气资源的需求不断增加,勘探和易开采资源不断减少,勘探目标逐步过渡,从原浅层形态学 浅层转移到深部僵化 区域。 。不可能 地质条件较深,勘探环境较深,地震数据受噪声污染较多,有效地震信号能量较弱,对地震数据分辨率和精度要求也有所提高,带来了较大的数据外理工作。挑战和更高的要求。常用的降噪技术在外理噪声污染较少的地震数据时效果很好。然而,当外理低信噪比的地震数据时,表明信噪比受到很大影响,有效信号损坏严重或降噪不完整篇 。案件。假如有一天,在僵化 的勘探条件下,地震勘探工作者老是在进行深入研究,以抑制强噪声干扰,提高信号的保真度和分辨率。在地震勘测现场测量中,探测器时会 在观测点接收有效的反射波和所有干扰波。根据干扰波的形态学 ,可分为两类:常规干扰波和不规则干扰波。常规干扰是有一种具有一定规律性和一致性的干扰。在地震勘探中,典型的规则扰动包括表皮波,多波,线性干涉以及虚拟和浅折射。不规则干扰也称为随机噪声。随机噪声具有时间和空间的随机性,都这么固定的视频强度和视在强度,宽频带分布,并遵循许多统计规律。通常,它时会 分为三类:环境噪声,背景噪声和系统噪声。 。环境噪声主要包括自然外力和动力机械引起的噪声。自然外力引起的噪声主要包括风草运动,牲畜行走,地壳运动,雷电,河流等,也能人为地降低噪声干扰;人工机械干扰主要包括人员行走,车辆行驶,地下管道,机械设备等,那些干扰时会 通过加强警报和关闭干扰源等土最好的依据来削弱或克服。背景噪声主本来指源爆炸时产生的低频和高频噪声。许多类型的噪声是由非均匀介质中的地震波散射形成的,假如有一天几乎分布在整个频带中,这是无序和不规则的。系统噪声是占据 运行期间由诸如探测器,下发站和连接线等电子设备产生的噪声。通常,许多噪声在每个频带中具有小幅度,宽频谱和类事能量。在普通射击记录中,不可能 系统噪声的幅度远低于有效地震信号,假如有一天通常时会 忽略不计。本论文的主要研究对象是地震数据中的随机噪声。

  粒子滤波器(PF)是有一种通过蒙特卡罗土最好的依据[34-35]进行递归贝叶斯估计的非线性滤波土最好的依据。主要思想是对具有相应权重的随机样本进行抽样(也称为粒子加权和求和以逼近清况 的整个后验概率密度,从而外理各种估计那些的问题。粒子滤波不受线性和高斯假设的约束。系统模型。清况 概率密度以样本而也有函数的形式描述,假如有一天它不时需太大地约束清况 变量的概率分布,假如有一天时会 有效占据 理非线性。非清况 估计那些的问题高斯系统对系统清况 维不敏感,假如有一天具有广阔的应用前景,已成为当前非线性滤波研究的热门话题。

  在物理学和物理学方面,采用了基于蒙特卡罗思想的序贯重要抽样土最好的依据。在20世纪100年代后期,许多土最好的依据应用于自动控制领域。该土最好的依据所需的几滴 样本对计算能力提出了很高的要求。不可能 当时计算机计算能力的限制,算法有一种占据 固有的粒子退化那些的问题,许多土最好的依据还都这么得到足够的重视。随着现代计算技术的快速发展,序贯重要抽样土最好的依据的物理实现得到了有力的支持,许多土最好的依据再次引起了亲戚亲戚朋友的关注。 1993年,戈登等人。引入基于序列重要性采样的重采样以克服粒子退化那些的问题,从而产生粒子滤波算法。近年来,随着计算机技术水平的不断提高,粒子滤波器的研究也取得了很大进展,并提出了各种改进的粒子滤波算法。高斯粒子滤波器使用粒子及其权重来计算粒子的均值和方差,假如有一天使用均值和方差将高斯分布定义为系统清况 的近似分布[36]。辅助可变粒子滤波由Pitt M和Shephard N [37]提出。该土最好的依据基于下一时刻的系统清况 的观测值重新采样前一时刻的粒子。不可能 它考虑了系统清况 的最新观测结果,假如有一天时会 挑选在下一时刻另一另还还有一个一时刻的粒子中表现更好的粒子,以便下一时刻的预测粒子更接近真实清况 。无味粒子滤波器使用无迹卡尔曼滤波器生成重要概率密度[38],更接近真实后验概率密度,并将最新观测信息加进去去到先验信息的更新周期,提高滤波精度,但操作大大增加。数量。马尔可夫蒙特卡罗土最好的依据在原始重采样算法的基础上进行移动外理,这使得粒子集趋于平滑分布,削弱了粒子之间的相关性,使粒子分布更加合理[39-40]。常规粒子滤波使用核函数而也有离散粒子的加权和,以及表示后验概率密度的连续函数[41]。假如有一天,重采样过程时会 直接对连续函数进行采样,外理了粒子分集丢失的那些的问题。

  估计那些的问题在所有领域都很常见,从噪声观测数据中获得许多清况 量的过程代表估计那些的问题。估计来自当前和过去观测值的信号的当前值称为过滤。贝叶斯估计理论为动态系统的估计那些的问题提供了严格的外理方案框架。大多数滤波土最好的依据也有基于许多理论,如卡尔曼滤波,扩展卡尔曼滤波,粒子滤波等。贝叶斯估计理论将观测与先验知识相结合,通过预测和更新过程实现清况 量估计。基于贝叶斯估计的粒子滤波理论时会 很好地外理非线性滤波那些的问题。假如有一天,粒子滤波器用于抑制非线性地震信号。粒子滤波的本质是通过随机抽样获得许多样本。那些样本也称为粒子,那些粒子的分布用于估计清况 的真实概率分布。当尺寸增加时,不想是因为算法的准确性和僵化 性增加。在将粒子滤波理论应用于地震噪声抑制过后,亲戚亲戚朋友首先介绍了粒子滤波的理论基础。

  在外理物理系统时,时会 挑选适当的清况 空间模型来描述动态系统的形态学 。假设时间离散清况 空间模型,模型时会 用清况 模型和观测模型表示:贝叶斯土最好的依据是外理上述动态系统清况 估计的有效土最好的依据。贝叶斯土最好的依据利用先验知识和实际观测数据建立系统清况 的后验概率密度函数,并通过后验概率密度函数估计系统的清况 。当每个新的观察数据到达时,为方便起见,以递归的形式获得相应的后验概率密度。贝叶斯土最好的依据获得涵盖所有清况 量sta的后验概率密度函数

  通过迭代预测和更新的另还还有一个步骤来进行统计。贝叶斯理论描述了使用新到达的观测数据来校正先验概率密度(先验知识)以获得校正清况 量的后验概率密度的过程。先验概率密度涵盖前一时刻的清况 量的所有信息。不可能 更新并校正了时刻k的观测数据,假如有一天后验概率密度更接近清况 量的真实概率密度而也有先验概率密度。假如有一天该后验概率密度是下一时刻清况 量的先验概率密度,从而估计清况 量的递归实现。

  在20世纪40年代,随着科学技术的发展和计算机的冒出,蒙特卡罗土最好的依据诞生了。蒙特卡罗是有一种基于概率统计理论的计算土最好的依据。它外理了许多用数值土最好的依据难以外理的那些的问题。应用范围非常广泛。蒙特卡罗也被称为统计检验土最好的依据或随机抽样土最好的依据。蒙特卡罗的基本思想是,当研究的那些的问题是关于事件的概率和均值时,为了便于操作,实验土最好的依据可用于对该州的样本点(粒子)进行采样。空间完成贝叶斯理论的积分。那些的问题,从而完成清况 数量的估计。简单地说,粒子集用于表示后验分布,积分计算被转换为求和形式。许多想法很早就提出了,但直到计算机冒出也能模拟出几滴 的随机实验。该土最好的依据得到了广泛的应用,在科学领域发挥了巨大的作用,具有重要的意义。贝叶斯重要性采样外理了后验概率密度难以采样的那些的问题,但也能进行递归运算。当新的观测数据到达时,它时需重新计算重要性分布并时需重新计算每个。颗粒的重量增加了计算量,不便于实际应用。顺序重要性采样(SIS)将贝叶斯重要性采样土最好的依据写入序列形式,并通过递归更新土最好的依据计算其权重,从而以递归土最好的依据实现概率密度估计。

  3.4自适应裂变粒子滤波算法,用于抑制地震勘探中的随机噪声.... 28

  在前一节中,亲戚亲戚朋友完整篇 介绍了PF和自适应裂变粒子滤波(AFPF)理论,并从理论和实验中证明了AFPF在清况 估计中的优势。为了证明AFPF在地震数据去噪中的优势,本章将这有一种土最好的依据分开。将其应用于地震记录和实际地震数据的模拟,通过对实验结果的对比分析,证明了AFPF算法的有效性和可行性。

  亲戚亲戚朋友使用零相位力克小波来合成地震道,如图4.1所示。从图中时会 看出,它有一另还还有一个主峰和另还还有一个旁瓣。其能量主要集中在正峰值,旁瓣小,表明其分辨率高,适用于地震子波的模拟。首先,利用Rake小波模拟了40个单相轴的合成地震记录。主频为100Hz,采样频率为100Hz,采样长度为1s,轨道间距为100m,波速为100m / s,初始到达时间为0.2。 s,如图4.2(a)所示。图4.2(b)显示了加进去去-5db高斯白噪声的噪声记录。通过PF和AFPF分别进行去噪。图4.2(c)显示了PF的结果。时会 看出,信号恢复不理想,噪声缺乏

  压缩后,滤波结果缺乏平滑,许多轨道的信号要素失线(d)显示了AFPF的去噪结果。时会 发现残余随机噪声较小且图像更清晰。总的来说,这有一种土最好的依据都时会 抑制噪声,但许多土最好的依据外理的同相轴更清晰,信号恢复更好。

  粒子滤波是有一种有效的非线性滤波土最好的依据,可有效抑制地震勘探中的随机噪声。然而,当地震数据的信噪比低时,粒子滤波算法中的分集损失是因为最终粒子组中涵盖的地震信息的不完整篇 性。粒子也能准确估计真实信号,滤波精度低。为了外理多样性缺乏,提高粒子集质量的那些的问题,本文首先提出了有一种自适应裂变粒子滤波算法,并将其应用于地震勘探记录和实际地震勘探记录的模拟。与粒子滤波相比,该土最好的依据降噪效果更好,有效信号保持更完整篇 。本文所做的工作总结如下:

  分析了贝叶斯估计理论和基于该理论的滤波土最好的依据,并讨论了那些土最好的依据在外理非线性系统中的局限性。从重要性抽样和序贯重要抽样出发,推导和分析了粒子滤波的基本原理。通过仿真实验比较了PF,EKF和UKF滤波土最好的依据的估计结果,证明了粒子滤波在清况 估计中的优势。 。

  分析了粒子滤波器挑选挑选离开多样性的那些的问题。为了外理许多那些的问题对地震降噪的影响,本文提出了有一种基于改进粒子集多样性和质量的自适应裂变粒子滤波算法。为了完成自适应裂变过程,本文设定了裂变因子,充分整合了评价粒子利弊的重量信息,使粒子也能根据个人的优缺点达到不同程度的裂变,从而有效地改善了粒子的多样性和丰富性。粒子集中涵盖的有效信息。裂变过程确保高重量的细颗粒时会 裂变产生更多的子代颗粒。不可能 那些子代粒子时会 更好地遗传母粒子的优良基因,假如有一天优势更强,有助改善最终粒子。设定质量。本文从理论和实验另还还有一个方面讨论了有一种基本的重采样土最好的依据,并挑选了最优系统重采样土最好的依据。实验结果表明,本文提出的自适应裂变思想提高了粒子质量和多样性。假如有一天,粒子集时会 更好地重建有效信号并提高滤波精度。

  为了更好地将该土最好的依据应用于地震数据外理,结合地震信号的时变非平稳形态学 ,采用时变自回归模型构造清况 空间模型。在地震合成记录过程中,高斯白噪声和色噪声的滤波过程证明了该土最好的依据在同相轴恢复和噪声抑制方面均优于粒子滤波土最好的依据。一齐,还外理实际地震数据。通过该土最好的依据恢复的同相轴更清晰,更连续,背景噪声更小。进一步验证了该土最好的依据的有效性和实用性。

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