[发明专利]一种基于Born‑Jordan时频分布的地震信号时频峰值滤波方法

说明书

技术领域

本发明属于非平稳信号时频分析及地震信号处理领域，具体涉及一种基于Born-Jordan时频分布的地震信号时频峰值滤波方法。

背景技术

时频峰值滤波是一种地震信号去噪技术，它将待处理的含噪声信号编码为解析信号的瞬时频率，通过对解析信号进行时频分析后沿频率方向寻找峰值来估计解析信号的瞬时频率，从而实现对原始信号的恢复和去噪。多项研究都证明了该方法在地震勘探资料处理中的实用性，在提高低信噪比地震勘探资料的信噪比以备后续分析地质结构等工作中起着关键的作用。

时频峰值滤波(Time-frequency peak filtering，TFPF)是M.J.Arnold、M.Roessgen和B.Boashash(1993)在时频分析基础上提出的一种有效压制噪声的方法。Boualem.Boashash和Mostefa.Mesbah(2004)采用此算法可恢复湮没在加性高斯白噪声中的人工合成多分量信号及4进制频移键控(4FSK)信号。同时可在噪声程度低至信噪比为-9dB的背景下，清晰的恢复出新生儿脑电信号。之后，金雷(2006)将时频峰值滤波算法用于滤除地震勘探资料的随机噪声，仿真试验表明信噪比可达－7dB，证明该方法可以有效地消减地震勘探资料中的随机噪声。TFPF是一维随机噪声压制方法，无偏估计信号的前提条件是信号近似线性和噪声为高斯白噪声。在处理实际观测信号时，为增强窗内信号的线性度，Swiercz(2006)等提出一般利用伪魏格纳威力分布(pseudo-Wigner-Ville Distribution，PWVD)的窗函数对信号进行局部线性化处理，从而实现对信号的无失真恢复。Liu等(2014)将地震信号分解为高频分量和低频分量以增强其线性并解决了压制噪声和保留有效信号之间的窗长矛盾问题。Tian等(2014)考虑到各道的相关性，提出了沿抛物线轨迹(Parabolic-Trace)的时频峰值滤波算法，结果表明可以更好的适应实际地震道变化从而增强信号线性。林红波等(2015)提出了一种基于绝对级差统计量(ROAD)的径向时频峰值滤波方法，结果表明该方法可以压制空间非平稳地震勘探随机噪声且不损害有效信号，有效抑制了随机噪声空间非平稳对滤波结果的影响。传统的和大量改进的时频峰值滤波都采用加矩形窗的方法来实现线性化，但是当信噪比减少低至某一给定阈值时，时频聚集性和抑制噪声的能力会下降，而邵焕(2013)提出的采用定向平滑伪魏格纳分布(Directionally smoothed pseudoWigner-Ville distribution，DSPWVD)算法则可以更好的去噪。以上方法在如何增强时窗内的地震信号线性度作了一定的改善，但均使用了基于PWVD对信号做时频分析，去噪效果不是很理想，而本文方法采用Born-Jordan时频分布对信号做时频分析以进一步增强地震信号的线性性。

发明内容

本发明提供了一种基于Born-Jordan时频分布的时频峰值滤波算法，旨在增强时窗内的地震信号线性度并在更大程度上抑制噪声，从而对实际地震信号进行更合理的去噪滤波，提高信号恢复的精确度和进一步提高地震资料的信噪比。

为解决以上技术问题，达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于Born-Jordan时频分布的时频峰值滤波算法包括以下步骤：

步骤1：输入待处理的含噪声原始地震剖面；

步骤2：将含噪声的每一道地震记录都进行振幅值的规格化处理；

步骤3：将规格化处理后的每一道地震信号都进行编码，作为单位振幅解析信号的瞬时频率，得到待处理的解析信号；

步骤4：对解析信号作Born-Jordan时频分析，得到时频分布；

步骤5：在时频分布上沿频率方向寻找时频分布的峰值所对应的解析信号的频率，对找到的频率进行幅度的反规整化处理后作为有效信号的估计值；

步骤6：对每一道地震信号重复步骤2-步骤5，得到去噪后的整个地震剖面的估计值；

步骤7：对去噪后的地震数据进行信噪比(SNR)分析，若信噪比不满足需求，重复步骤2-步骤6进行多次迭代滤波，直到满足预先设定的阈值SNR>β,或达到预先规定的迭代次数N。

其中步骤2涉及振幅值的规格化处理，具体如下：

含噪声信号为s(t)，则振幅值的规格化处理计算公式为：