多项式拟合技术在地震数据处理中的应用
基于多项式拟合的十字丝亚像素边缘定位研究

本文 将对 基 于多项 式最 小二 乘法 拟合 的十字 丝 亚像 素边 缘定 位算 法 的若 干 问题 进行 研究 。
2 基于 多项式拟合的亚像素边缘定 位 算法
2 . 1 边缘模 型
图像测 量 系统是 一个 对被 测物 的辐 亮度 分 布 的 几 次卷 积 过程 , 由卷 积 的性质 可知 , 卷 积具有 对 函数
S TUDY oF RETI CLE S UB. P I XEL EDGE LoCATI oN BAS ED oN
POLYNOM I A L FI TTI NG
Z h a n g Yi ,L u J i e ,L i u Ya n f e i ,S h i Yu h u i a n d Z h e n g Yo n g
文章编 号 : 1 6 7 1 — 5 9 4 2 ( 2 0 1 3 ) S u p p . (I) - 0 1 7 6 - 0 5
基 于 多项 式 拟 合 的 十字 丝亚 像 素 边 缘 定 位 研 究
张 亿 路 杰 刘 延 飞 史 雨 辉 郑 勇
( 中国地震局地震研究所 ( 地 震大地测量重点实验室 ) , 武汉 4 3 0 0 7 1 )
现在常用的边缘提取算子 ( 如梯度算子 、 L a p a c i a n 算子 、 K i r s c h 算 子和 门式算 子等 ) 能定 位到一 个像 素。至于更准确的位置定位 , 就需要运用亚像素细 分算法。常用 的亚像素细分算法 有插值法 、 矩法 和最小二乘法等。插值法计算时间短 , 但精度低 , 抗 噪性差 ; 矩 法抗 噪性 能强 , 由于涉 及 到 模 板计 算 , 所 以计算量惊人 ; 最小二乘法定位精度高 , 抗噪性好 , 但计算量较大 , 同时需要一定的先验知识 。
基于数字信号处理技术的地磁日变数据处理方法研究

LONG S h e n g — h a i ,ZOU S h i — l i n,W A NG S h e n g - p i n g
( S c h o o l o f Ge o ma t i c s ,Ea s t Ch i n a I n s t i t u t e o f Te c h n o l o g y ,Na n c h a n g 3 1 0 0 3 3 , Ch i n a )
Ab s t r a c t : Ge o ma g n e t i c d i u r n a l v a r i a t i o n i s a n i mp o r t a n t g e o p h y s i c a l f e a t u r e o n t h e e a r t h . Wh e n t h e
e a r t h q u a k e h a p p e n s ,t h e e v i d e n t ma g n e t i c c h a n g e a l wa y s t u r n s u p . A n e w me t h o d b a s e d o n d i g i t a l s i g n a l
磁 台站是 最 基 本 的地 磁 监 测 手 段 。我 国 的 地 磁 台 网发展 迅 速 , 1 Hz 采样 率 的数据 已经成 为 现 实_ 4 ] 。
如何 对如 此 高 密 度 的 地 磁 时 间 序 列 数 据 进 行 快 速 准确 的分 析计算 成 为研 究 的重 点 , 包含 准 确 变 化 特
地震波形数据的处理和分析

地震波形数据的处理和分析1. 引言2. 数据采集3. 数据预处理- 数据格式转换- 数据降噪- 数据校正4. 数据分析- 时域分析- 频域分析- 时间-频率分析5. 结束语1. 引言地震是地球上的一种常见自然灾害,它可能造成巨大的生命和财产损失。
地震波形数据的处理和分析是了解地震活动和预测地震可能性的关键步骤。
本文旨在介绍地震波形数据的处理和分析方法,帮助科研工作者更好地利用这些数据来研究地震活动和预测地震可能性。
2. 数据采集地震波形数据的采集通常使用地震仪。
地震仪通常由三个基本部分组成:传感器、记录器和电源。
传感器用于测量地震波,将其转换为电信号。
记录器接收来自传感器的信号,并将其记录在磁带、磁盘或计算机存储器中。
电源用于提供记录器和传感器所需的电力。
3. 数据预处理处理地震波形数据的首要任务是对其进行预处理。
地震数据预处理可以分为数据格式转换、数据降噪和数据校正三个部分。
- 数据格式转换地震数据采集器通常会以其自己的格式存储数据。
因此,在使用数据之前,必须将其转换为统一的格式。
这通常需要使用专业软件或自己编写的代码来完成。
- 数据降噪地震波形数据通常包含许多各种各样的噪声,并可能出现一些异常值或目标外的信号。
因此,需要降低噪音,以使信号更加清晰。
常用的降噪方法有滤波、去除基线漂移等。
- 数据校正校正是指将原始地震波形数据转换为标准的地震量,例如位移、速度或加速度。
地震波形数据的校正可通过对地震仪的灵敏度和响应函数进行测量来完成。
4. 数据分析地震波形数据的分析涉及到时间域分析、频域分析和时间-频率分析。
- 时域分析时域分析是分析地震波形数据的时间特性。
时域分析方法通常包括峰值、振幅、半周期等。
- 频域分析频域分析是分析地震波形数据的频率特性。
这可以通过将波形数据转换为频谱来实现。
最常用的频域分析方法是傅里叶变换。
- 时间-频率分析在许多情况下,需要分析地震波形数据的时间和频率特性。
这可以通过使用小波分析完成。
PROMAX-入门级地震资料处理教程

实际资料处理流程
处理策略
采用针对性的野外采集方案,加强观测系统设计;采用地表一致性处理技术,消除地形影响;加强偏移成像处理,提高地下结构成像精度。
难点分析
山地地区的地形起伏大、地表岩性复杂,对地震波传播影响较大。
处理效果
通过处理,成功揭示了山地地区的地下地质构造,为后续勘探开发提供了有力支持。
案例一:山地地震资料处理
复杂地质结构地区的地震波传播规律复杂,存在多种干扰因素。
难点分析
采用多分量地震数据处理技术,提取有效信号;加强去噪和静校正处理,提高数据质量;采用高分辨率偏移成像技术,提高成像精度。
处理策略
通过处理,成功揭示了复杂地质结构地区的地下地质构造,为后续勘探开发提供了重要依据。
处理效果
案例二:复杂地质结构地震资料处理
07
CHAPTER
总结与展望
promax软件优缺点分析
ProMax软件为用户提供了直观的界面和简化的操作流程,使得地震资料处理变得更加容易上手。
易用性
ProMax软件包含了丰富的地震资料处理模块,能够满足大部分常规的地震资料处理需求。
多功能性
promax软件优缺点分析
高效性:该软件采用了先进的算法和数据处理技术,确保了数据处理的速度和准确性。
偏移成像
03
速度分析的精度直接影响到后续处理和解释的准确性和可靠性。
01
速度分析是地震资料处理中的重要环节,它涉及到对地下介质中地震波传播速度的估计和分析。
02
速度分析的目的是为了了解地下介质的性质,如岩石的弹性参数、孔隙度和地层厚度等。Βιβλιοθήκη 速度分析反演与解释
01
反演是通过地震波传播数据来推断地下介质性质的过程。
中国地震烈度评定值的统计检验

中国地震烈度评定值的统计检验潘岳怡 俞言祥 肖 亮(中国地震局地球物理研究所,北京 100081)为研究我国地震烈度的评定值是否存在随时间变化的趋势,以某一合适的衰减关系模型作为基础,利用真实烈度评定值与衰减关系模型计算值残差进行时间趋势的统计分析。
统计分析的全过程均基于正态分布的基本原理。
首先,验证所选衰减关系计算而得的残差是否符合均值为0的标准正态分布,若存在整体偏差则需进行相应校正。
而后,对所有残差数据按时间分布绘制残差-年份散点图,并利用自举抽样对5年时间间隔的残差数据进行1000次的抽样均值统计,且采用5阶多项式对残差数据进行拟合回归,观察整体残差数据的分布状况(图略)。
由数据疏密确定出主要研究时段为1960年以后,且确定出1980年左右为数据整体趋势开始发生变化的时间点。
随后,将残差数据按区域、震级大小、烈度大小进行划分,分别验证在3种划分方式下残差随年份的分布状况,并与整体残差随年份的分布状况进行对比,特别考察由上述两个重要时间点(1960年,1980年)划分出的3个时间段内残差数据的发展变化趋势是否一致。
在统计分析过程中,为明确残差数据在拟合趋势线两侧的分布情况,创新性地提出了一种改进的衡量拟合优劣的算法,该算法基于正态分布的性质,可量化数据的整体偏差并直观地展现数据的离散程度。
具体算法如下,定义T值为:22(x)d)0.5txT e tσ−−∞=−将每个烈度残差数据计算相应的T值,将所有T值绘制频度直方图(图略)。
分析T值分布图具备以下性质:(1)若烈度残差数据分布与期望一致,频度直方图分布均匀且中值为0。
(2)若烈度残差均值为0,烈度评定值与衰减关系计算值基本一致,但分布不均匀方差较大,则其T 值频度分布不均匀且呈现“两边高,中间低”的形态。
(3)若烈度残差均值为正,烈度评定值大部分高于衰减关系计算值,且分布较为均匀,则T值频度直方图呈现向右侧均匀增长的阶梯状。
当烈度评定值相对于衰减关系计算值偏高程度大的数据量越多,频度直方图中x=0.5附近的统计频度值越大。
地震属性

一、地 震 属 性
一、Amplitude Statistics(振幅统计)
15、振幅峰态
用途: 识别振幅异常或刻画地层层序特征 识别岩性或含气砂岩变化 区分连续沉积和杂乱反射
二、复数道概念
复数道,包括实分量(传统的地震道)和虚分量(正交道) F(t)=f(t)+ih(t) f(t) 实地震道 h(t) 正交道 i -1开方 利用希尔伯特变换, 实地震道f(t)可以转换成正交道h(t)
用途: 识别岩性或含气砂岩变化, 适用于刻画层序地层内或沿特定反射 异常的平面展布
振幅
一、地 震 属 性
一、Amplitude Statistics(振幅统计)
4、平均峰值振幅
时窗内所有的峰值(正值)加起来;然后用总数除以窗口内的正样点数
用途:识别岩性、含气砂岩和地层变化等沉积造成的地震异; 区分连续沉积和杂乱反射
用途:识别岩性或含气砂岩变化 区分连续沉积和杂乱反射 适用于刻画层序地层内的振幅变化
一、地 震 属 性
一、Amplitude Statistics(振幅统计) 11、总 能 量
对每一道,计算指定时窗内振幅的平方之和
12、平均振幅
对每一道,在时窗内把所有振幅的相加,除以时窗内的非零样 点值的样点数。如时窗太大,建议时窗小一点(20到100ms)
4、反射强度的斜率
• PAL把每道转换成反射强度,然后在时窗内,做一个与反射强度匹配的 最小平方回归曲线。曲线的斜率即为反射强度的斜率。如反射强度向下 增加,斜率为正;如反射强度向下减小,斜率为负。 • 应用 反射强度斜率对画出主要垂直地层的趋势很有用。如,海进和海退序列 可以产生高振幅砂岩相和低振幅页岩相之间的垂直梯度。这些垂直变化 在反射强度斜率中非常明显,反射强度斜率属性,可以提供砂岩和页岩 的横向位置。同样,反射强度斜率对储层流体的变化也有反应。通过平 面图可以确定气和油的横向位置。
地震波形数据处理及其在地震监测中的应用研究
地震波形数据处理及其在地震监测中的应用研究地震波形数据是地震学家们了解地震形态和规律的重要工具。
在地震监测中,波形数据的处理和分析是非常重要的一步,可以帮助研究人员更深入地了解地震。
本文将从波形数据的获取、处理和应用三个方面来阐述地震波形数据处理的重要性。
一.波形数据的获取地震波形数据是通过地震仪、加速度计等设备采集到的。
在采集数据时,需要正确配置设备,如设置采样频率、振幅范围等。
采集的波形数据需要经过模拟转数字转换(ADC)和传输等步骤,才能用于处理。
二.波形数据的处理地震波形数据是非常复杂的,需要进行多步处理才能得到有用的信息。
首先,需要将原始波形数据进行数字滤波、去噪和去基线的处理,使数据更加准确。
然后,需要进行自由场校正,即消除地下介质对地震波的影响。
最后,需要进行合成地震图处理,将地震波形数据转换为频谱数据。
三.波形数据的应用波形数据的应用主要包括地震变形分析和地震监测。
在地震变形分析中,通过对波形数据进行分析,可以了解地震震级、震源深度和震源机制等信息。
地震监测中,波形数据用于判断地震的发生时间、地震波传播速度和震源距离等参数。
除了以上两个方面,波形数据还可以应用于地震预测、地震模拟和地震演化研究。
在地震预测中,通过对历史地震波形数据进行分析和比较,可以推测未来地震的可能性和方向。
在地震模拟中,波形数据可以用于生成合成地震波形,以模拟地震发生后的影响。
在地震演化研究中,波形数据可以用于研究地震的发展过程和地震与其他自然现象之间的关系。
总之,地震波形数据的处理和分析是地震学的重要组成部分。
通过对波形数据的处理和应用,可以更好地了解地震的规律和影响,为地震预测和应对地震灾害提供有力支持。
沁水盆地榆社—武乡深部煤层地震相控反演及煤层气甜点预测
沁水盆地榆社—武乡深部煤层地震相控反演及煤层气甜点预测田忠斌;董银萍;王建青;黄捍东【摘要】随着勘探程度的不断提高和新技术的不断应用,深部煤层成为重要的关注目标.地震相控反演在地震相界面的控制下提供低频背景约束,保证反演结果可靠性的同时使得反演结果具有明显地质意义.针对沁水盆地榆社—武乡区块深部煤层厚度薄、资料信噪比低、甜点预测困难等问题,在沉积相精细划分、储层物性分析、成藏条件、测井信息约束下,应用地震相控反演精确反演弹性参数及流体敏感因子,预测山西组、太原组3号及15号煤层气“甜点”分布,在中部及北部划分出2个甜点区.预测结果表明,反演结果可较好地预测煤体发育特征,拉梅系数乘密度的煤层气指示因子能可靠预测煤层气甜点区,明显提高了深部煤层气“甜点区”预测精度.【期刊名称】《煤炭学报》【年(卷),期】2018(043)006【总页数】9页(P1605-1613)【关键词】甜点区预测;相控反演;沁水盆地;深部煤层【作者】田忠斌;董银萍;王建青;黄捍东【作者单位】中南大学地球科学与信息物理学院,湖南长沙410083;山西省煤炭地质物探测绘院,山西晋中030600;山西省煤炭地质物探测绘院,山西晋中030600;山西省煤炭地质物探测绘院,山西晋中030600;中国石油大学(北京)非常规天然气研究院,北京 102249【正文语种】中文【中图分类】P618.11常规油气资源的开发难度与日俱增,成本也在不断攀升,但对油气资源的需求却日渐增长,这为非常规能源的勘探开发提供了有利条件。
煤层气作为中国能源主要构成-煤的伴生能源,逐渐走近人们的视野,受到越来越多的关注,成为新能源开发的一个重要的突破口[1-3]。
我国深部煤层气资源丰富、潜力巨大,但目前勘探开发研究薄弱,地质理论的发展,物探、测井等精度的日益提高也为薄煤层、复杂物性、强非均质性的深部煤层气的勘探提供了新途径[4-6]。
识别储层及流体体现在突出储层、流体与围岩、干层间的异常。
物理学和数学在地球物理学中的应用
物理学和数学在地球物理学中的应用在地球物理学中,物理学和数学的应用是难以被替代的。
地球物理学是利用物理学和数学的原理和方法来研究地球内部和地球表层的现象和过程的一门科学,涉及到很多领域,如地球物理勘探、地震学、海洋学、大气物理学等。
本文将从地球物理学中的几个领域来探讨物理学和数学在其中的应用。
地球物理勘探地球物理勘探是一种非破坏性的地球勘探方法,其利用地球物理现象和方法来研究地下或海底的地质构造、矿产资源、地下水、油气等情况。
在地球物理勘探中,物理学和数学的应用尤为明显。
电磁法是一种常用的地球物理勘探方法。
它利用地下水和岩石等介质对电流和磁场的不同响应来勘探地下情况。
电磁法的物理原理是欧姆定律和安培定律。
而在数据处理和分析过程中,需要用到很多数学方法,如傅里叶变换、多项式拟合等。
另一种常用的地球物理勘探方法是地震勘探。
地震勘探利用地震波在地下介质中的传播情况,来推断地下地质构造和矿产资源等情况。
地震勘探中需要用到物理学中的波动理论和反射重构等原理,同时也需要用到很多数学方法,如小波变换、卷积等。
地震学地震学主要研究地震现象及其相关问题,如地震波传播、地震起源和震源机制等。
在地震学中,物理学和数学的应用较多。
地震波传播是地震学中最关键的问题之一。
地震波的传播是一种复杂的波动过程,需要用到物理学中的波动理论和数学方法中的偏微分方程等理论。
另外,地震波在不同介质中的传播速度也是地震学研究的一个重要问题。
根据不同的介质,地震波的传播速度也不同,需要用到物理学中的声学、弹性学等理论。
地震起源是地震学中另一个重要的问题。
地震起源通常指地震发生时岩石发生破裂、变形或移动的过程。
地震起源问题涉及到物理学中的固体力学、断裂力学等理论,同时也需要用到很多数学方法,如概率论、随机过程等。
大气物理学大气物理学主要研究地球大气的动力学、热学和化学变化等现象,同时也涉及到天气和气候等问题。
在大气物理学中,也需要用到物理学和数学的理论和方法。
地震监测中的数据处理技巧
地震监测中的数据处理技巧地震是一种地球表面破裂或地壳运动引起的自然灾害,严重威胁着人们的生命和财产安全。
而地震监测则是一种预测和及时掌握地震信息的手段,为科学研究和灾害防控提供重要依据。
在地震监测中,数据处理技巧起着至关重要的作用。
本文将介绍地震监测中常见的数据处理技巧,以帮助读者更好地理解和应用这些技术。
1. 数据采集与预处理在地震监测中,最常用的数据采集设备是地震仪。
地震仪会记录下地震过程中的地震波形数据,以提供科学家们分析和研究。
然而,地震仪采集到的原始数据往往包含各种干扰,如噪声、散射波等。
为了提高数据的质量和准确性,需要进行数据预处理。
常见的预处理方法包括滤波、去噪和校正。
滤波是指通过一系列数学运算,去除地震波形数据中的噪声和干扰信号。
常用的滤波方法包括低通滤波、高通滤波和带通滤波。
低通滤波用于去除高频噪声和高频散射波,高通滤波则用于去除低频噪声和低频散射波。
带通滤波则可以选择性地去除特定频率范围内的干扰信号。
去噪是指通过各种信号处理技术,去除地震波形数据中的噪声成分。
常用的去噪方法包括小波去噪、时频去噪和自适应滤波等。
这些方法可以改善地震波形数据的信噪比,提高地震信号的清晰度和可读性。
校正是指将地震波形数据进行标定和校正,以消除仪器和传感器等因素引起的误差。
校正过程中需要考虑到地震仪的灵敏度、频率响应等参数,并进行相应的修正。
校正后的数据能够更好地反映地震波的真实情况,为后续的分析和研究提供准确的基础数据。
2. 数据挖掘与特征提取地震监测中的数据处理不仅仅是对原始数据进行预处理,还需要进行数据挖掘和特征提取。
数据挖掘是指通过各种算法和技术,发现地震数据中潜在的规律和模式。
常见的数据挖掘方法包括聚类、分类、关联规则等。
聚类是将地震波形数据进行分类和分组的方法,以便找到相似的地震事件和震源。
聚类算法可以通过计算地震波形数据的相似性或距离,将其分为若干簇。
这样一来,科学家们就可以对地震事件进行更细致的研究和分析。
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差 DE() 一 ( er] 白噪声 ) ; M一 整 个数 据序列 的长 度 。 利用 最小二 乘估 计原理 , 将数 据 z 代 入公式 () 1应
用平 方 和误差 最小有 :
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超前支承压力影响范围内的煤体受到高支承压力压缩 后, 导致 裂 隙发育 , 当工 作 面 推进 到 此 处 时 , 帮增 多 , 片 大块 块度增 加 , 导致 运输 系统故 障时 间大 幅度增 加 。 () 7 瓦斯 故 障分 析 : 瓦斯 故 障时 间 占总 故 障 时 间 的 1 2/。观测 期 间 , 发 生 瓦斯 超 限 引起 的断 电故 障 3 . 6 9 共
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地 震 记 录道可 以看 成 是 连 续 变化 有 规 律 的观测 数
至 一 堇 P() ()k 0 , , ( () 圣 J p = , …P 3 nk 1 )
N
据序列 , 它是 真实 的物理 状态 ( 信号 ) 与误差分 量 ( 噪声 ) 的总 和 。通 常认为 地震 记 录道如果 只 有信号 , 它是 一条 光 滑 曲线 , 由于 随机 噪 声 的 干扰 所 以有 毛刺 现 象 ; 但 对 其 进行 随机 噪声压 制 就 是对 其 进 行 平 滑 , 高信 噪 比 , 提
式 拟合技 术 去 随机噪 声 , 它利 用三阶 正 交 多项 式 , 以最 小二 乘 法 准则对地 震记 录进行 逐 步移动 的 曲线
拟合 实现对地震数据的有效信号和随机噪声分 离。合成地震记录数据及 实际地震数据 的处理结果表 明, 该方法不仅 能够有效地衰减随机噪声, 而且增强 了 反射 同相轴的连续性 。 关键 词 : 地震 资料 处理 ; 随机 噪 声 ; 阶正 交 多项 式 ; 噪 三 去 中 图分类 号 : 6 1 4 文献标 识码 : 文章 编号 :O 4 5 1 ( 0 2 1 — O 3 一 O P 3. B 1 0— 76 2 1) l 19 3
噪声衰减)f 预测滤波、—X 、 ~x f 域奇异值 (V ) S D 分解、 小波变换等[ ] 1 。这些方法都有其不足之处 , ≈ 如高截滤 波损失了信号的高频信息 ; N R A扶强压弱 , 同时会加强 相干 噪声 ;—X预测 滤波 在 使用 时 , 管 是 有 效反 射 信 f 不 号, 还是 相 干干扰 都进 行加 强 ;—X域奇 异 值 分解 法 在 f 同相 轴是 倾斜 或弯 曲时则效 果不 佳 ; 小波变 换在 处理信 号 幅 值远 小 于噪声 幅值 的情 况 时效果 不够理 想 。 2 纪8 O世 0年代 末期 , 寿朋 等 提 出 了多项 式 拟合 俞 方法 [ , 种方 法假设 地震 各 道振 幅变化 可 以用一 个 多 4这 ] 项 式 来拟 合 , 采用 同相轴 时 间和振 幅 多项式 分别 拟合 的 方法 , 除剖 面 的随 机 噪声 , 得 了很 好 的 效果 。受其 消 取 工 作启 发 , 我们 尝 试在地 震 记录单 道上 进行 多项式 拟合 以压 制叠 前数 据 的 随机 噪 声 。本 文选 用 三 阶正 交 多项 式[ , 5 以最 小二乘 法 准则对 地震 数据 进行 逐步 移动 的 曲 ] 线拟合实现对地震数据 的有效信号和随机噪声分离 。 模型数据和实际地震数据处理证明该方法是可行的。
随机 噪声 是地 震勘 探 中不可 避免 的一类 干 扰波 , 它 无 一定 频 率 , 带较 宽 , 乎 覆盖整 个有 效频 带 , 频 几 也无一 定 视速 度 。对 于某 些地 区 , 当地震获 得 的高频 反射 信息 相 对更 弱 , 随机干 扰 的程度 越大 。 目前在地 震 资料处 受 理 中消 除 随机 噪声 的方法 主 要有 高 截滤 波 、 RNA( 随机
* 收稿 日期 : 0 20 —0 修 回 日期 :0 20— 6 2 1—63 2 1—71
且满足 : ( P ( 一0 ≠是k ,, , () ∑ ) k ) J ,=01… P 4
将式 () 人式 () 以求 出系数 的估值 : 4代 3可
===
茎 嚣 一’2 , 0, P 1, …
21 0 2年第 1 期 l
西 部探 矿工 程
l9 3
多项 式拟 合 技 术在 地震 数 据 处理 中的应 用
黄雪继 , 谭未 一 , 刘来祥
( 中国石 油化工股 份 有 限公 司石油勘 探开 发研 究 院, 北京 108 ) 00 3 摘 要: 在地 震勘 探 中, 随机噪 声是 一种频 带较 宽 , 重影 响有 效 波信 噪 比的干 扰 波 。介 绍一 种 多项 严
1 方法 原理
从而改善观测数据的质量, 提高记录的处理精度 。通常 对数 据进 行平 滑采用 的方 法是 高精度 的拟 合技术 。 最小 二乘 法拟合 方法 去除 随机 噪声 的理 论基 础是 , 当有 效信 号受 到随机 噪声 影响 时 , 由于随机 噪声是 无序 的 、 相关 的 , 不 而在统 计 学 中 , 有 一 定 的规律 , 具 一般 认 为 , 均值 在零点 附近 , 其 因此 , 随机 噪声 影 响的每 一点 受 的有效信号 , 可以用周围点的均值来替代 。其平均只会 减少噪声 , 不会给该点带来太大的偏差。 设 观测数 据序 列 可 以表示 为 :
( 5 )
第一 作者简 介 : 黄雪 ̄ (9 4) 男( 族) 江西萍 乡人 , 17 一 , 汉 , 高级工程师 , 现从事 地震 资料处理及方法研究工作 。
14 4
表 6 采 煤 机 故 障 因 素分 析
西部探 矿工 程
21 02年第 l 期 1 l
主要是 工作 面来压 时 , 超前 支 承 压力 增 加 , 作 面前 方 工
z == =
∑nP () () r+er
U Leabharlann r=12… , = ,, M =
() 1
,=
式 中 :P ()— —正 交多 项式族 ; {Jr ) n— — 多项式 系数 ;
— —
正 交 多项式 的 阶数 ;
£, —— 平稳 且 相 互 独 立 的 偶 然误 差 , 且 有 方 () 一 并