石油学报

作者：程浩, 陈刚, 王恩德, 侯振隆, 付建飞

单位：东北大学深部金属矿山安全开采教育部重点实验室 东北大学资源与土木工程学院 辽宁沈阳 110819

关键词：Shearlet变换,自适应阈值,随机噪声,稀疏性,信噪比

基金：程浩,男,1988年10月生,2011年获吉林大学学士学位,2016年获吉林大学地球探测科学与技术学院博士学位,现为东北大学资源与土木工程学院讲师,主要从事被动源数据处理、多次波压制等方面的研究工作。Email:chenghao@mail.neu.edu.cn

摘要： 由于随机噪声的干扰，地震勘探的有效信号经常淹没其中难以识别，且在时间域难以分离随机噪声和有效信号。Shearlet变换是一种新的多尺度多方向时频分析方法，具有最优的稀疏表示能力、局部化特征和方向敏感性。Shearlet变换在去除随机噪声的同时，能够最大限度地保留有效信号，可以有效地提高地震数据的信噪比。针对传统的Shearlet变换阈值去噪方法不能随尺度和方向变化的不足，提出了随尺度和方向变化的自适应阈值，可以同时适应不同尺度和方向噪声水平的差异。利用Shearlet变换的自适应阈值算法与小波变换去噪方法，分别对理论和实际地震数据进行去噪。对比可知，Shearlet变换的自适应阈值算法具有更强的去噪能力，并能够最大限度地保留有效信号。

来源：2018年第1期

《石油学报》期刊编辑部

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