基于支持向量机和小波包的金属矿床地震数据去噪

详细信息   

• 责任者：龚灏^c成都理工大学数学地质四川省重点实验室^d1963^e博士^f教授 ; 蔺远洪 ; 周仲礼 ; 吴海洋 ; 尹彬
• 刊名：地球物理学进展
• 出版年：2011
• 卷期：26^b6总110
• 关键词：支持向量机 ; 金属矿 ; 地震勘探 ; 去噪20^a信噪比
• 页码：2190～2195
• 索书号：P260.6/208-1
• 图表：^c参30插图
• 分类号：2100,0810
• 文摘期号：2012/09/b

摘要

针对深部找矿地震资料信噪比很低的问题，结合小波包和支持向量机的理论，提出了一种新的去噪算法。该算法首先从地震资料中找出噪声干扰极小的和噪声很强的数据，利用支持向量机进行训练学习，提取噪声和有效信号的样本特征。然后将地震资料实施小波包变换得到更加精细和不同频带的信号，利用支持向量机训练出的样本特征对小波包变换后的数据进行分类提取出有效的信号。最后将有效信号重构还原为地震信号。该文最后通过对实际的金属矿床地震资料进行了去噪，并与其他去噪算法进行比较。结果表明，该算法在理论上是正确的，实际应用效果也是成功的。