沿层地震属性数据空间滤波去噪方法--《石油地球物理勘探》2007年02期
沿层地震属性数据空间滤波去噪方法
【摘要】：由于受地震采集观测系统的影响和属性数据提取方法的约束,沿层地震属性数据上会出现一些规则的线性噪声和随机噪声,这些噪声对于进一步应用地震属性进行储层预测和含油气检测有严重影响。为了滤除这些噪声,提高属性精度,本文采用因子克里金分析,在变差函数域将变差函数分解为不同变化尺度上的分量,进而在空间域将区域化变量分解为不同角度、不同尺度上的空间分量。这样就可以得到空间各分量对克里金估计结果的贡献。对这些分量进行选择就可以得到有用信息,同时滤除噪声和人为假象,达到滤波的目的。文中在对变差函数进行分解的同时,还推导出因子克里金方程组。经理论数据的试算和对实际地震数据处理,说明此法是可行的。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：P631.44【正文快照】：
1引言地震属性作为一项非常有效的参数被广泛应用于油气勘探地震解释的储层预测和含油气检测中。通常地震数据的处理是按道进行的,但是地震属性在储层预测和含油气检测方面的应用方法更多的是沿层进行空间分析。由于受地震采集观测系统的影响和属性数据提取方法的约束,沿层地
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-> 随机电报噪声
1)&&Random telegraph noise
随机电报噪声
2)&&random noises
Then Based on this methods,a new method of removing random noises was suggested.
介绍了Donoho的小波域阈值去噪处理方法 ,提出了对小波变换尺度上小波系数进行分时分频相关处理去噪后 ,再重构小波系数的方法 ,以去除大部分随机噪声。
Using conventional de-noising method by threshold filter in wavelet domain can remove random noises, but its de-noising effect and signal fidelity is not always good.
该方法可去除大部分高频随机噪声。
The effect of using conventional KL transform to remove strong energy random noises of seismic data is not very good.
常规KL变换对于具有强随机噪声的地震信号处理效果不佳 ,本文提出一种将小波变换和KL变换结合使用的去噪处理新方法。
3)&&random noise
Research of random noise characteristics of open-loop FOG;
开环光纤陀螺随机噪声特性研究
Vibratory Response Of Thin-panel Structure of Aircraft to Random Noise L
航空薄壁结构在随机噪声载荷作用下的振动响应研究
Modeling of MEMS gyros random noise based on m
MEMS陀螺随机噪声的多尺度时间序列建模
4)&&Stochastic noise
However,the output signals are usually disturbed by stochastic noises,and 1/f noise is one of them.
同传统加速度计相比,光纤加速度计具有结构简单、性价比高、输出精度较高等特点,可以满足中等精度的导航制导要求,但输出信号通常受随机噪声的干扰,其中1/f噪声就是影响光纤加速度计精度的一个重要因素。
In order to filter stochastic noise in ring laser gyro, two step are adopted.
随机噪声是影响激光陀螺精度的一个重要因素,其中随机噪声主要是白噪声。
In order to filter stochastic noises in ring laser gyro,two steps are adopted.
随机噪声是影响激光陀螺精度的一个重要因素 ,其中随机噪声包括分形噪声和白噪声 ,采用传统的方法很难去除分形噪声 。
5)&&telegraph noise
6)&&pink noise generator
带有随机噪声的发电机
补充资料：随机数和伪随机数
随机数和伪随机数
random and pseudo-randan numbers
随机数和伪随机数【喇间佣1 al川牌”山一喇闭..m.山娜;cJI了，a如曰e”nce，口oc月卿成.以叹“c月a】
数亡。(特别，二进制数:。)，其顺序出现，满足某种统计正则性(见概率论(probability Uleory)).人们是这样区别随机数(mndomn切mbe比)和伪随机数(PSeudo一mn由mn切mbe岛)的，前者由随机的装置来生成，而后者是用算术算法构造的.总是假设(出于较好或较差的理由)所得(或所构造)的序列具有频率性质，这些性质对于具有分布函数F(z)的某随机变量心独立实现的一个序列来说是“典型的”;因此人们称作根据规律F(习分布的(独立的)随机数.最经常使用的例子为:在区间【O，l]上均匀分布的随机数亡。，尸(亡。<x)=斌等概率随机二进制数:。，p{“。=o}=p{:。=l}”l/2;均值为o，方差为1的一正态律分布的正态随机数叮。(见均匀分布(山ljlbnndiS州butio们);正态分布(加m司曲颐bution)).具有任意分布函数F(习的随机数否。可以由均匀分布的随机数序列古。通过亡。二F一’(C，)构造出来，即，它们能够从方程心，二F(古。)，。=1，2，二，求出.还有其他构造方法.例如，可由均匀分布随机数利用下面一对解析式简单求得正态分布随机数
C:。一、=护二瓜不万cosZ二心2。一，，
CZ，一了一Zh着2。sinZ二七2。一1.以二进制表示的均匀分布随机数的数字是等概率随机二进位数字;反过来，把等概率二进制随机数组成无穷序列则可得到均匀分布随机数.
随机数和伪随机数实际上应用于对策论(即m巴，t」1印ryof)，数理统计(】仙therr曰tiG习sta山心)，蒙特卡罗方法(Monte一Carlon祖thocl)和密码学等领域中，用于完成不确定算法的具体实现，只限“平均”意义下预测性态.例如，如果下一个，，=O，则局中人选择第一个策略，但若仪。“1，他(她)就选择第二个策略.
可以在严格的数学意义下说明A.H.K~叩。(tZI)和P.Martlll一幼f(仁51)的算法概率论框架中随机数的概念.令H=x二一、{x。:o簇x。簇玛是可数维单位立方体，又是H上的此比gue测度，又令GCH是最大的零测度构造性可测集(它是存在的)，那么任何一个序列{x。}砖G可视为典型的，且可取作均匀分布随机数序列.类似地，可以引人关于全体事件BC{仇1}“系统的、二进制符号“，(j=1，…，N)形成的一个N序列的构造的(。，l)典型性概念:不超过七的测度以及不超过l的描述长度.显然由定义，均匀分布随机数的一个典型序列其本身不会是构造的，甚至随机符号的一个(。，l)典型序列的构造都要求作极大量的探索.所以，人们在实际中使用较简单的算法，允许以少量试验检查其统计“质量”.这样一来，在构造均匀分布随机数时就必须对序列的均匀分布作必要的检验(见〔3】).在一些简单问题中，某些检查的完成实际上能够保证序列的可用性，有时使用由均匀分布随机数序列构造的相关随机数更为有效.
已经发表了随机数和随机数字的表，但是似乎并不能保证，它们会满足一切合理的非相关性统计试验.
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。地震资料数字处理试卷合集,数字信号处理试卷,数字电路试卷,10e0全球数字地震台网,..
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