应用DVV算法分析地震噪声的线性度

【摘要】非线性时间序列在日常生活中广泛存在,信号的非线性度是信号一个重要性质,近二十年来,国际上一直没有间断过对时间序列非线性度的研究。采用非线性动力学指标可以获得测量序列的非线性度,如关联维数、Lyapunov旨数、三阶自相关函数、NAR模型等,能够反映待测时间序列的潜在动力学规律。本文应用延时矢量方差算法度量待测序列的非线性度,以替代数据法检验时间序列中的非线性成分,可以测量得到较准确的地震噪声的非线性度。若测量得到的DW散点图沿对角线分布,则待测序列为线性；若DVV散点图偏离对角线,则待测序列为非线性时间序列,且偏离对角线的程度越大,其非线性度越大。延时矢量方差算法可以很好地测量出待测序列非线性度,但由于在生成替代数据时引入了随机相位,使得在测量同一序列时会得到不同的DVV散点图,算法的稳定性较差。针对这一问题提出了改进的延时矢量方差算法：1.改进的延时矢量方差算法基于零假设：待测序列是具有常系数的高斯线性随机过程经过静态非线性变换,采用迭代幅度匹配傅里叶方法生成替代数据。2.改进的延时矢量方差算法在重构相空间时,依据不同的待测序列确定最佳延迟时间和嵌入维数,重构相空间与待测序列的几何特征是等价的,它们具有相同的拓扑结构。3.计算待测序列与替代数据的延时矢量方差,画出DVV散点图。通过仿真实验表明,改进后的延时矢量方差算法稳定性较好,生成的替代数据在频率谱上与原序列更相似；改进的延时矢量方差算法提高了计算待测序列非线性的准确度,且实用性优于原算法。实际地震勘探主要分为三个阶段：数据采集、数据处理和地震资料解释。其中,数据处理是非常重要的环节,通过处理实际地震信号、提高信噪比,可以有效提取地震波有用信号,分析信号的特征。提高信噪比与研究噪声的性质密切相关,其中非线性度是反映信号特征的重要性质。地震勘探随机噪声由时间上随机产生的大量起伏骚扰积累而造成的,其值在给定瞬间内不能预测的噪声。研究噪声的性质可以有效地去除随机噪声,且能很好地保留有效信号,研究随机勘探地震噪声的非线性度具有很重要的实际意义。通过研究噪声的非线性度调整去噪算法的参数,可以获得很好的去噪效果。本文应用改进的延时矢量方差算法处理沙漠地区、山地地区、林地地区的初至前噪声,研究了各地区地震噪声非线性度的资料,首次统计了不同地区随机勘探地震噪声的非线性度。经统计多道实际勘探地震记录可知,沙漠地区地震噪声线性度较好,山地地区和林地地区地震噪声线性度较差。初步分析,不同地区地震噪声非线性度产生这种差异与环境有关,气候、地形、地质条件等都对随机勘探噪声有不同程度的影响。
【作者】杨文琦；
【导师】李月；
【作者基本信息】吉林大学，信号与信息处理，2014，硕士
【关键词】延时矢量方差；相空间重构；嵌入维数；延迟时间；

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