CN108051857B - 一种基于经验模态分解的局部相似性小波阈值去噪方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于经验模态分解的局部相似性小波阈值去噪方法，对含噪地震数据x进行经验模态分解，得到一系列从高频到低频的固有模态函数分量imfi；通过自相关判断各个固有模态函数分量是否含有噪声；若固有模态函数分量中既有噪声又有有效信息，则对其进行小波阈值去噪处理，其中是对imfi进行小波阈值初次去噪后的结果，是imfi中被踢出的噪声数据；利用局部相似性原理求和imfi的局部相似性因子w，将imfi中有效信息与噪声进行二次分离，再把二次分离的有效信息加到初次去噪后的数据上，得到干净的固有模态函数

Description

一种基于经验模态分解的局部相似性小波阈值去噪方法
技术领域
本发明属于地震学技术领域，涉及一种基于经验模态分解的局部相似性小波阈值去噪方法。
背景技术
小波阈值去噪是地震数据处理中的一种常规去噪方法，但是该方法在去除随机噪声的同时也会损失部分有效信息。局部相似性去噪方法能将噪声中的有效信息提取出来，再与初次去噪的数据结合，得到最终结果。当信噪比较低时，该方法会在一定程度上受到影响。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于经验模态分解的局部相似性小波阈值去噪方法，解决了目前地震数据去噪处理采用小波阈值去噪会损失部分有效信息的问题。
本发明所采用的技术方案是按照以下步骤进行：
步骤1：对含噪地震数据x进行经验模态分解，得到一系列从高频到低频的固有模态函数分量imfi：
步骤2：通过自相关判断各个固有模态函数分量是否含有噪声，若全部为噪声直接去除；若全部为有效信息，保留该固有模态函数分量；若固有模态函数分量中既有噪声又有有效信息，则对其进行小波阈值去噪处理，其中是对imfi进行小波阈值初次去噪后的结果，是imfi中被踢出的噪声数据；
步骤3：利用局部相似性原理求和imfi的局部相似性因子w，将imfi中有效信息与噪声进行二次分离，再把二次分离的有效信息加到初次去噪后的数据上，得到干净的固有模态函数
步骤4：将所有处理后的固有模态函数求和，重构得到去噪后的地震数据x′：
本发明的有益效果是对地震数据去噪处理，不会产生有效信息的损失。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明进行详细说明。
本发明对地震数据去噪步骤如下：
(1)对含噪地震数据x进行经验模态分解(EMD)，得到一系列从高频到低频的固有模态函数分量imfi；
(2)通过自相关判断各个固有模态函数分量是否含有噪声。若全部为噪声，比如第一个分量imfi，可以直接去除；若全部为有效信息，保留该固有模态函数分量；若分量imfi中既有噪声又有有效信息，则对其进行小波阈值去噪处理，如下式所示，其中是对imfi进行小波阈值初次去噪后的结果，是imfi中被踢出的噪声数据；
(3)由于能量泄露，小波阈值去噪处理后的噪声数据中可能包含有效信息，我们利用局部相似性原理求和imfi的局部相似性因子w，将imfi中有效信息与噪声进行二次分离，再把二次分离的有效信息加到初次去噪后的数据上，得到干净的固有模态函数
(4)将所有处理后的固有模态函数求和，重构得到去噪后的地震数据x′。
本发明的优点还在于：
(1)本发明将局部相似性去噪与经验模态分解相结合，对含噪的分量进行基于小波阈值的局部相似性去噪，然后重构得到去噪后的结果。模拟和实际数据处理表明，该方法比传统的小波阈值去噪效果更好，更稳定，避免了有效信息能量泄露问题；
(2)信噪比较低时，单纯的局部相似性去噪可能会受到一定的影响，但是对低信噪比的含噪数据进行经验模态分解，可以分离出一部分高频噪声，该噪声有可能全部在第一个分量，甚至第二个分量也几乎全为噪声，去除全部为噪声的固有模态函数后，再对剩下的固有模态函数进行局部相似性去噪处理，可以有效避免该问题。
以上所述仅是对本发明的较佳实施方式而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施方式所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。

Claims (1)

1.一种基于经验模态分解的局部相似性小波阈值去噪方法，其特征在于按照以下步骤进行：
步骤1：对含噪地震数据x进行经验模态分解，得到一系列从高频到低频的固有模态函数分量imfi：
步骤2：通过自相关判断各个固有模态函数分量是否含有噪声，若全部为噪声直接去除；若全部为有效信息，保留该固有模态函数分量；若固有模态函数分量中既有噪声又有有效信息，则对其进行小波阈值去噪处理，其中是对imfi进行小波阈值初次去噪后的结果，是imfi中被踢出的噪声数据；
步骤3：利用局部相似性原理求和imfi的局部相似性因子w，将imfi中有效信息与噪声进行二次分离，再把二次分离的有效信息加到初次去噪后的数据上，得到干净的固有模态函数
步骤4：将所有处理后的固有模态函数求和，重构得到去噪后的地震数据x′：
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