基于小波变换的SEG-Y格式地震数据压缩

地震勘探数据正向多维、多分量、多参数、高分辨率方向发展,使得勘探数据呈指数增长,对这些海量观测数据进行有效传输、存取成为制约对其进一步开发、利用的重大难题。利用多层小波分解的嵌入式零树编码对SEG-Y文件中的地震数据集进行压缩,对地震数据集进行分块处理和数据扩展填充,实现对SEG-Y文件的压缩。试验结果表明,数据扩展填充后,对叠前地震数据压缩4倍以下时,信噪比高于48dB,仍能保持较好的压缩质量。     

部分多聚焦叠加方法在准噶尔盆地低信噪比地震资料中的应用

多聚焦叠加是目前已知的最佳零偏移距叠加成像方式。对多聚焦叠加方法做改进,利用得到的波场参数来提高叠前地震资料的质量。利用多聚焦波场参数做部分多聚焦叠加,对菲涅尔带内的多个相邻CMP(共中心点)道集做倾角、曲率等校正后合并为一个道集即多聚焦超道集(部分多聚焦叠加),可以补齐缺失地震道,实现叠前数据规则化,并提高信噪比,从而使得叠前道集中的同相轴尤其是来自深层的反射轴有更好的连续性,有利于识别和追踪。提高质量后的叠前道集可用于后续的速度分析、叠加、偏移等常规处理中,效果好于原始CMP道集。模型和实际地震数据的处理结果验证了该方法的正确性和有效性,该方法在低信噪比地震资料处理中将会有广阔的应用前景。     

基于改进滑动窗口的渔船AIS轨迹数据压缩算法

为解决渔船自动识别系统(AIS)轨迹数据质量不高、渔船轨迹分析需要保留更多特征点的问题,提出了一种基于改进滑动窗口的渔船AIS轨迹数据压缩算法。结果表明:改进的算法利用相邻轨迹点间的经纬度变化趋势确定行驶特征点,在保留时序信息的同时压缩高密度的停滞点,并用采样法保留直行中间点,尽可能多地保留了轨迹特征点,实现了渔船轨迹的有效压缩;本研究中提出的基于改进滑动窗口的渔船AIS轨迹数据压缩算法与Douglas-Peucker算法相比,压缩率从99%降至94%以下,很好地保留了渔船轨迹特征点,同时也避免了Sliding Window轨迹压缩算法存在的轨迹形态失真问题,。研究表明,基于改进滑动窗口的渔船AIS轨迹数据压缩算法更适用于压缩渔船轨迹。     

基于MBR的GPS轨迹数据压缩算法

移动对象产生的大量GPS轨迹数据,蕴含了丰富的时间和空间信息。为了减少GPS轨迹数据的存储空间,提高数据分析的效率,针对常用GPS轨迹数据压缩方法不适用于移动设备的问题,本文提出了一种基于MBR的GPS轨迹数据压缩算法,通过Geolife作为样本数据集对该算法进行了测试。实验结果表明该算法对全局GPS轨迹数据和局部GPS轨迹数据均有较高的压缩率和压缩精度,为移动设备的GPS轨迹数据提供了一种有效的压缩方法。     

高噪声环境下基于倒谱距离的语音端点检测算法的实现

为了在高噪声环境下得到较清晰的语音信息,对倒谱距离算法进行了改进,利用语音信号的倒谱向量判断语音端点信息。MATLAB仿真实验结果表明,在白噪声和汽车噪声环境下,信噪比分别为10 dB和15 dB时,得到的语音单字清晰度分别达到93%和95%,实现了90~100 dB高噪声环境下可靠的语音通信。     

一种基于轮廓波变换的高效率去噪算法研究

为提高地震属性剖面的信噪比和空间分辨率,提出了一种基于轮廓波变换的高效率去噪算法。该方法利用地震剖面能量分布的空间特征,结合9-7正交滤波器组和方向滤波器组对原始采集的地震剖面进行多尺度分解,根据有效地震信号和噪声信号分解后的差异性设计了一种自适应的阈值滤波器,通过拉普拉斯金字塔重构地震数据实现轮廓波变换去噪。试验结果与小波变换算法的去噪结果对比论证表明,基于轮廓波变换的高效率去噪算法能够有效压制噪声,提高地震信号的信噪比,处理后效果较小波变换有明显提高。     

基于改进EMD-TEO倒谱距离的生猪音频信号端点检测

针对生猪音频信号识别中传统端点检测方法存在的抗噪能力差,准确率低等问题,将一种改进EMDTEO(经验模态分解的Teager能量算子)倒谱距离的端点检测方法应用到生猪音频信号的端点检测,对生猪音频信号的2个端点检测特征参数(Teager能量参数和倒谱距离参数)进行研究。仿真试验结果表明:1)与EMD-TEO和倒谱距离端点检测法相比,当高斯白噪声的信噪比(Signal-noise ratio,SNR)为-5dB时,改进后的算法用于生猪音频信号的端点检测准确率达到84.725%,分别高出前2种端点检测算法9.857%和16.403%,SNR为10dB时,仍优于其他2种算法;2)当饲养场背景噪声的SNR为10dB时,改进后的用于生猪音频信号的端点检测准确率达到90.293%,分别高出EMD-TEO和倒谱距离端点检测算法4.972%和7.932%;3)改进后的算法对不同类型的生猪音频信号均呈现出很好的端点检测效果。改进EMD-TEO倒谱距离的端点检测算法在低SNR的环境下,对生猪音频信号的端点检测有较高正确率,且具有一定的鲁棒性。     

加蓬lotus地区地震资料处理方法研究

复杂地表条件下的地震资料具有静校正问题严重、各种噪音发育、信噪比低和叠加成像困难等特点。采用静校正、叠前去噪以及精细速度分析等关键技术通过对加蓬lotus地区地震资料进行了处理。研究表明,采用上述技术能够提高地震资料的信噪比,从而取得较好的叠加成像效果,可以为类似地区复杂地表条件下的地震资料处理提供借鉴。     

小波包变换在拉曼光谱数据压缩中的应用

小波包变换作为一种有效的数据压缩方法,已经广泛用于图像、电子信号和红外光谱数据压缩。介绍了小波包压缩原理及方法,并选用小波包（bior）变换压缩了8种苯系物的拉曼光谱数据。压缩后光谱可保留原光谱能量的99．91％以上,置零系数百分比为87．50％,小波包变换压缩拉曼光谱数据效果明显。     

电能质量信号的三维数据压缩

为提高电能质量数据的压缩性能,满足低压缩比下高信噪比的工程要求,采用三维表示方法重构电能质量数据,利用三维小波分解与3D－SPIHT编码算法对七种典型的电能质量扰动信号的三维数据块进行压缩编码,并与传统SPIHT算法结果对比。实验证明三维压缩方法的优越性,在相同码率的条件下三维压缩方法具有更高的信噪比。在此基础上确定七种电能质量扰动信号在当前实验环境下的极限比特率与极限压缩比,分析信号特点对压缩比的影响。     

基于分形理论的语音端点检测

为提高语音端点检测(VAD)在较低信噪比(<10 dB)下的准确率,提出一种基于短时分形维数的改进算法。结合语音信号的特点,对2种常用的语音信号分形维数计算方法进行了比较和选择,同时采用动态跟随门限值实现语音端点的自适应检测。试验结果表明:对于信噪比6~10 dB的带噪语音,此方法可以实现整段语音的检测,而且具有一定的噪声鲁棒性,系统运行期间能够自适应调整门限值以适应环境噪声的变化,提高了VAD算法的准确率。     

频谱细化分数阶Fourier变换的LFM信号滤波算法

针对传统分数阶Fourier变换域含噪线性调频(LFM)信号滤波算法计算量大的问题,提出基于频谱细化与分数阶Fourier变换的改进滤波算法。将含噪的线性调频信号与延迟信号在时域内点对点相乘,相乘后其结果再做FFT变换,估计出LFM信号的调频率范围,然后利用频谱细化提高调频率的估计精度,根据精确调频率计算出分数阶傅里叶变换最佳变换阶次,在最优分数阶Fourier域对含噪LFM信号做窄带通滤波处理。建立MATLAB含噪LFM信号滤波仿真模型,仿真结果表明:改进算法不但计算量明显减少,滤波后的信噪比比传统分数阶Fourier算法提高了近1.41 dB,验证了所提改进算法的有效性。     

基于小波变换的语音去噪阈值函数的研究

目的小波去噪可以提高语音的信噪比,其中通过放宽阈值限制、加强小波系数的连续性,以及对小波系数较高的语音信号实现噪声与语音的分离可以增强语音去噪效果。方法基于一段信噪比为10dB的语音信号,采用不同的阈值函数,对该段语音进行小波去噪处理,比较各种阈值函数得到不同的去噪语音和各个阈值函数的特点。结果传统的硬阈值和软阈值得到的信噪比分别为11.57dB和10.91dB,软硬阈值折衷法得到的去噪语音信噪比12.70dB,模平方法得到的去噪语音信噪比为12.20dB,改进以后的软硬阈值折衷法和改进后的模平方法得到的去噪语音的信噪比分别为11.38dB和13.40dB,用降低阈值的方法得到的去噪语音信号的信噪比为11.68dB,新的阈值函数得到的去噪语音的信噪比为13.49dB。结论相比较软硬阈值折衷法,改进的模平方法和其它传统的方法,新阈值函数语音去噪可以取得更好的效果。     

基于改进压缩感知的生猪音频信号处理

为了快速准确地获取生猪的音频信息,消除无线信道的拥塞问题,提出基于普减法的压缩感知。在信息采集端采用微处理器NanoPCT4控制的麦克风采集音频信号,通过基于普减法的稀疏基矩阵和测量矩阵,减小声音传输量,接收端运用OMP算法,将压缩信号进行恢复重构,实现对生猪音频信号的快速准确传输。结果表明,通过运用这套压缩-重构系统,重构率提高20.75%,重构时间缩短近0.20 s,去噪后的峰值信噪比较未去噪的峰值信噪比增大了近1.50 dB,降低了信息传输量,节省了信号处理、存储和传输的时间,同时也降低信号失真。     

顾及空间邻接关系的多级河流线状矢量数据并行压缩算法

提出了一种顾及空间邻接关系的多级河流线状矢量数据并行压缩算法.首先利用拓扑分析和网络分析提取多级河流矢量数据的空间邻接结点,并对Douglas-Peucker算法进行改进;然后基于数据并行的任务分配方式,设计多级河流矢量数据并行压缩算法,并利用消息传递接口和C语言对该算法进行编程实现;最后设计验证性实验,利用该算法对三峡库区重庆段的多级河流矢量数据进行压缩.研究表明:利用该算法压缩多级河流矢量数据的空间邻接结点保持率达到100%,同时相对于串行算法,计算节点为4时平均加速比可达2.507,提高了压缩效率.     

基于改进MP的地震信号去噪

地震资料中的噪声分为相干噪声和随机噪声。针对随机噪声，采用匹配追踪（MP）算法进行去噪，能取得一定的去噪效果，但是MP算法过大的计算量严重影响去噪的效率。为解决这个问题，本文采用遗传算法（GA）寻找最优原子，大大减少了算法的运算量，提高了算法的运算速度。本文对Ricker子波进行改进，加入尺度参数、位移参数和相位参数，利用改进后的Ricker子波构建的过完备原字库进行去噪可以取得更好的效果。本文采用相邻残差比阈值作为迭代终止条件，与采用硬门限作为迭代终止条件相比增强了算法的鲁棒性。实验仿真时，首先对加有随机噪声的人工合成地震信号进行去噪，仿真结果表明：本文改进的去噪算法与基础MP算法相比，在信噪比、均方差和计算速度上具有明显优越性，然后将本文改进的方法应用于实际地震信号去噪，并取得很好的去噪效果。     

面向分类数据的重叠子空间聚类算法SCCAT

改进了面向分类数据的重叠子空间聚类算法(ROCAT),提出了面向分类数据的重叠子空间聚类算法(SCCAT).利用数据凝聚力模型(DCC)代替ROCAT的数据压缩模型以提高算法精度;将源数据集分为样本内数据集和样本外数据集,采取对样本内数据聚类,对样本外数据分类的方法完成聚类来降低算法复杂度.实验结果表明SCCAT在提高算法精度的同时,也降低了算法的时间复杂度和空间复杂度,适用于大规模数据的处理.     

金湖凹陷戴南组砂岩敏感弹性参数分析

岩石物理分析是岩性识别的基础性工作,针对不同的参数对岩性的敏感性不同,通过对岩石的弹性参数进行统计与分析,优选出对岩性相对敏感的岩石物理参数,对地震叠前或叠后反演结果的解释具有一定的指导意义。在金湖凹陷,通过测井资料的岩性解释,对三河工区和龙岗工区的古近系戴南组不同亚段的纵波速度、密度和纵波阻抗进行了统计和分析。研究发现,研究区砂岩总体表现为高速、低密的特征,地震纵波阻抗则难以用于砂泥岩识别。     

浅谈数据压缩技术

概括性地介绍了数据压缩的基本原理、常用的数据压缩方法以及压缩标准,认为数据因为具有空间、时间、知识和视觉冗余,因此可被压缩,数据的压缩类型可分为无损压缩和有损压缩两大类,压缩标准有JPEG标准、H.26x标准和MPEG标准3大类.     

地震信号的完整集合分解方法

为有效开采岩性、薄储层等隐蔽性油气藏,需准确处理分析非线性、非平稳地震信号,以获取信噪较好的地震剖面。基于提高处理后地震剖面精度的需求,提出了一种地震信号的完整集合分解方法(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)。CEEMD主要由经验模态分解(EMD)、本征模态函数的确定以及地震信号完整重构3部分构成,在EMD的基础上加入了自适应噪声来减小模态效应,分解过程中既保留了EMD处理非平稳、非线性信号的优势,又可以有效改善EMD的模态混叠问题,从而提高信号的信噪比并有效保留原信号中的有效成分。该方法可对地震信号进行更为精确地分解,然后实现完整的信号重构,在精确处理的同时,大大减少了有效信号的丢失,使地层信息更加明确,地质结构分辨率得到有效提升。