[发明专利]基于SS-PCA的地震数据海浪噪声压制方法

说明书

本发明涉及一种基于SS‑PCA的地震数据海浪噪声压制方法，是利用同步挤压小波变换分辨率高的优点，估算海浪噪声的主要频率，并利用主成分分析法压制海浪噪声。经试验，不仅提高信号信噪比且有效保留了与噪声同频段的信号能量。与现有的带通滤波方法相比，本方法在压制海浪噪声的同时，能更好地保留低频信号特征，有利于改善受到强海浪噪声干扰的地震信号质量，即使在频谱混叠情况下也能有效压制噪声，有利于提高震相拾取的可靠性和准确性，有利于减小地震群速度和相速度的估计误差，对于天然地震到时拾取、震中定位和震级估计，特别是面波震级估计具有误差小、准确度高的特点。提高了天然地震定位精度和减小了震级的不准确度。

技术领域：

本发明涉及一种基于SS-PCA的地震数据海浪噪声压制方法，特别是适用于受海浪噪声干扰严重的天然地震信号压噪。

背景技术：

天然地震事件三要素(发震时间、震中方位和震级)的估算常由于强噪声的存在而产生较大的误差，经过广泛分析遍布世界的地震台站发现，天然地震噪声在不同频段噪声分布不均匀，其主要能量一般集中于1Hz以下，这种噪声又被称为地脉动信号，它主要来源于海洋波浪与固体地球之间的相互作用。

目前传统去噪方式有两大类。第一类为频域去噪，代表方法有傅里叶频谱分析、功率谱分析、中值滤波和高斯滤波等方法，这些方法都建立在背景噪声为平稳随机信号的基础上，然而经过观察分析可以发现很多台站的背景噪声不完全遵守这个前提条件，因此其去噪同时常常损失很多信号细节，甚至导致信号能量大幅衰减，令震级估算结果准确度低。第二类方法为时-频联合去噪，这类方法将会更精细的分析信号与噪声的频率特征随时间变化的情况，以此为前提实现压制噪声的目的。代表方法有短时傅里叶变换(STFT)、Wigner-will分布和小波变换(WT)等，然而此类方法分辨率相对较低且无法解决在信号与噪声存在频谱混叠情况下的噪声压制问题。

目前由于傅里叶变换频谱分析方法由于具有方法简单、处理速度快且处理效果在一定程度上可接受的优点被广泛应用于天然地震信号噪声压制的工作中，但是由于瑞雷波、深度震相等震相其主频较低，上述方法处理后使得瑞雷波震级可信度降低、震源深度估算误差大，特别对于受海浪噪声严重影响的地震台站，误差更严重。

地震监测需要确定地震事件的三要素，包括发震时间、震中方位和震级，其精度依赖于地震数据的质量，因此当背景噪声较强时会引起较大的估算误差，对于中小型地震来说更是如此。常规的地震信号噪声常常被假定为平稳随机噪声，通常在低频段采用一个带通滤波器达到压制噪声的目的，这种方法简单快捷，并且当信号与噪声的频带不混叠时去噪效果理想，但事实上天然地震信号和噪声存在频带混叠的现象，特别是较强的海浪噪声频带更是落在地震信号的频带范围内。经带通滤波后面波能量被大幅削弱，而且震相到时出现较大误差，同时对面波能量的大幅衰减也导致面波震级估算误差。

发明内容：

本发明的目的就在于针对上述现有技术的不足，提供一种特别适用于受海浪噪声干扰严重的天然地震信号压噪的基于SS-PCA的地震数据海浪噪声压制方法。

本发明的发明思想是，根据地震数据和海水噪声的特点，首先利用同步挤压小波变换方法确定稳定海水噪声的频率个数；再利用海水噪声相关性强而地震信号相关性弱的特点结合主成分分析方法实现压制噪声的目的。

基于SS-PCA的地震数据海浪噪声压制方法，包括以下步骤：

a、读取待处理的受强海浪噪声干扰的地震信号x[l],l∈[1,L]，L为地震信号总采样点数，读取震前具有一定长度的背景噪声n[h],h∈[1,H]，H为噪声总采样点数，噪声长度取100～200s之间，信号采样率为FS；

b、计算n[h]的小波系数，小波变换时尺度因子采样率为fs，在尺度因子a_m,m∈[1,M]和平移因子τ_k,k∈[1,K]处定义小波系数W_n(a_m,τ_k)为