首先,利用自适应子波分解算法对地震信号进行子波分解,得到的匹配子波可认为是不同时刻的时变子波;然后,将不同匹配子波的中心时间和中心频率的乘积与相应匹配子波的对数振幅投影到平面坐标中,得到随该乘积值变化的对数振幅散点分布;最后通过拟合这些离散点斜率提取值.为压制离群值对拟合精度的影响,采用1模线性回归方法对离散点进行线性拟合.理
子波域自适应滤波方法 潘泉张磊 张洪才 戴冠中 ( 西北工业大学自动控制系, 西安, 710072) ADAPTIVE FILTERING IN WAVELET TRANSFORM DOMAIN Pan Quan, Zhang Lei, Zhang Hongcai, Dai Guanzhong ( Depar tment of Aut omatic Control, Nor thwester n Polytechnical University, Xiøan, 710072) ...
地震子波的估计是一个复杂的非线性问题,传统方法很难解决。机器学习是一种数据驱动的方法,它可以在输入和输出数据之间建立一种复杂的非线性映射关系。鉴于此,采用基于数据驱动的自适应性小波构造方法,主要内容包括计算数据驱动的小波,计算单级离散小波变换,计算逆单级离散小波变换,由从低通滤波器创建高通滤波器,由高通...
本文提出一种基于tent映射的自适应混沌嵌入式粒子群算法,通过拟合优化求解目标函数得到子波模型参数。算法将混沌变量嵌入到标准粒子群算法中,且对惯性权重和学习因子进行非线性自适应调整,并建立平均粒距与适应度方差相结合的早熟判断机制,以混沌搜索的方式跳出局部最优。合成地震数据仿真及实际地震数据处理结果表明,该算法...
目前有两种有效的时变子波提取方法:将非平稳地震记录划分时窗后,每段可视为近似平稳地震记录提取子波;将非平稳地震记录变换到时频域进行分析,逐点提取时变子波.第一种方法难以准确地提取时变子波振幅,第二种方法尚不能准确地提取时变子波相位.为此,将上述两种方法结合,提出