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1、其截然不同的表现特征为我们选择和确定一个用于取舍信号和噪声模极大值的阈值提供了条件。本文主要是使用离散二进小波变换，采用小波域阈值的去噪方法对地震信号中随机噪声进行分析和处理. 论文主要介绍了小波变换和地震信号去噪的基本理论，分析了小波变换的特点，介绍了小波变换的去噪方法，及常见的小波集函数。最后将小波域阈值去噪方法与计算机技术相结合，利用软件对地震信号进行去噪。正文采用宋体小四号字，中文标点行距：固定值20磅； 0行； 0行关键词：地震信号；小波分析；小波域阈值去噪宋体小四号加粗，关键词之间以分号分隔ABSTRACT所有字母均大写Times New Roman小三号、加粗、居中To impr

2、ove the resolution of seismic data is a main task of geophysical exploration，and its prerequisite condition is to improve the signal-to-noise ratioIt is necessary to remove coherent noises and random noises in seismic data processing to improve the signal-to-noise ratioCommonly there are some rules

3、of coherent noises，so they can be removed according to their rules Random noises have no rules，so it is difficult to remove random noisesTherefore how to effectively get rid of random noises is a goal which many people want to reachWavelet transform has the characteristic of good local nature and an

4、alysis of multi-ratio in both time domain and frequency domain. Comparing with the conventional method, the new de-noising method has the incomparable strongpoint and becomes the powerful implement for analysis of data. The wavelet transform can resolve the data in different measure. It appears diff

5、erent features during the process of resolving on data and random noises, such as in seismic data the maximum of wavelet transform pattern of efficient reflection wave increases as the measure increasing; comparing with data, the noise has the completely opposite characteristic which decreases as th

6、e measure increasing. The entirely different feature provides the prerequisite condition for choosing a threshold filter applying to choosing data and owning the maximum of noise pattern. This paper mainly points out how to analyze and get rid of the random noise of seismic data by using the wavelet

7、 transform and de-noising method by threshold filter in wavelet domain.正文采用Times New Roman小四号字，英文标点。The paper mainly focuses on the theory of wavelet transform and the de-noising of seismic data, the analysis of the characteristic of wavelet transform, the introduction of de-noising method on wavele

8、t transform and the common function on wavelet part. At the end of the paper, it explores the application of the de-noising method on wavelet transform to the computer and how to get rid of the noise in seismic data by using the software.两个单词间有空格，首字母大写Times New Roman小四号加粗,关键词之间以分号分隔Key Words: seismi

9、c data; wavelet transform; de-noising method by threshold filter in wavelet domain宋体小四加粗“目录”中间空两格，黑体小三加粗目 录1 绪论 1汉字宋体小四号，数字及标点Times New Roman1.1 本课题研究的背景和意义 11.2 小波分析及地震信号去噪的概论 21.2.1 小波分析概论 21.2.2 地震信号去噪概论 31.3 本文的结构安排 42 小波分析的基本理论 52.1 傅里叶变换和短时傅里叶变换 52.1.1 傅里叶变换 52.1.2 短时傅里叶变换 5数字及标点、“”，采用Times Ne

10、w Roman小四。（略）6 软件分析和设计 366.1 可行性分析 366.2 软件设计 366.3 软件的运行与测试 387 结束语 39致谢 40参考文献 411级标题：黑体小三号加粗居中；2级标题：宋体四号加粗居中； 1.0行；1 绪 论1.1 本课题研究的背景和意义 本论文主要针对煤田地质勘探中，需要从强噪声背景干扰中提取出微弱有用人工反射波信号，以提高地震资料的分辨率和信噪比，从而更为准确地跟踪煤层，查找煤层间断的原因，确定断层及煤层厚度，圈定采空区边界等。正文：宋体小四号； 地震勘探是煤田和石油勘探中的一种重要的物探方法。它是一种利用人工方法（用炸药或非炸药震源）激发地震波，依据

11、岩石的弹性，研究地震波在地层中传括的规律，以查明地下地质结构的方法。在地面附近激发的地震波，向四面八方传播，遇到地下不同岩性的分界面时，可能产生反射或折射，这些反射波或折射波又返回地面，引起地面的振动，然后沿测线用地震仪检测这些振动，并把它记录在磁带上。由于地震波在不同介质中传播时的路径、振动强度和波形，是随所通过介质的弹性性质及几何形态的不同而变化，因此跟据对接收到的波的旅行时间和速度资料等的分析，可推断波的传播途径和介质结构；跟据波的振幅、频率及地层速度等参数，可推断岩石的性质，从而达到勘探的目的。度）信号时，其时间窗很大，而当分析高频（对应小尺度）信号时，其时间窗减小。这恰恰符合实际问题

12、中高频信号的持续时间短、低频信号持续时间较长的自然规律。3级标题：宋体小四号加粗左对齐；2.3.2连续小波变换的逆变换（ICWT）若采用的小波满足可容许性条件，则其逆变换公式为公式标注：（章号-序号）字号：Times New Roman 小五注：序号为公式在该章中的顺序号 （2-7） 其中， 即对提出的容许条件。2.4 二进小波变换2.4.1 二进小波变换白连续小波变换的概念知道，在连续变化的尺度及时间值下，小波基函数具有很大的相关性，信号的连续小波变换系数的信息量是冗余的。虽然在某些情况下其冗余性是有益的，但在很多情况下，我们需要考虑的是压缩数据及节约汁算量，因此分析只对低频空间进行进一步的

13、分解，使频率的分辨率越来越高9。2）allat塔形算法设某信号，是一给定分辨率为的多分辨分析，和图标注：图章号-序号 图名宋体、加粗，五号图标注在图下，序号为图在该章中的顺序号图2-1 三层多分辨分析树结构图分别是相应的尺度函数和小波函数。下面对进行分析。由于已知，表标注：表章号-序号 表名。宋体、加粗，五号。表标注在表上，序号为图在该章中的顺序号表5-1 相应图5-2 的滤波器系数NHGK-30.0078125-20.0546850-10.1250.17187500.375-2.0-0.1718750续表5-1 相应图5-2 的滤波器系数12.0-0.05468502-0.00781253说

14、明：表尽量放在一页，如果一页放不下，第2页的续表上面注明为续表章号-序号及表名略7 结束语在人工地震信号的测试中利用电子仪器进行信号测量。记录将受到各种干扰信号的影响, 给测量结果造成很大误差。为了得到精确有效的地震数据，必须提高地震资料的分辨率。要提高地震资料的分辨率，首先要提高地震资料的信噪比，因为噪声的存在是提高分辨率的主要障碍。一般来说，地震噪声分为两大类，即相干噪声和随机噪声。相干噪声的频率和视速度与正常反射有差异，一般在时间上的出现具有规律性，有明显的运动学特征，可以有针对性地加以衰减。随机噪声是由各种不可预知的因素综合作用而成，没有统一的规律，它在整张记录上随机出现，无一定的传播

15、方向，比较难以去除。因此，在高分辨率地震资料处理中，如何有效消除随机噪声，提高信噪比，是人们一直追求的目标。本论文的研究工作主要是围绕如何去除随机噪声。近年来，小波变换在地震信号处理中的应用一直是人们研究的一大热点，已取得了令人瞩目的成果。因为它在时域和频域都具有很好的局部化性质，可以将信号所携带的信息分解到任意细节加以分析，并且信号和噪声在小波变换的细节信息具有截然不同的特性，因此可将其用于地震信号去噪，以更为准确地区分有效信号和噪声；在最大限度去除噪声的同时，尽可能保留有效信号。本论文主要使用离散二进小波变换对地震信号进行分析和去噪处理。归纳起来，本文首先介绍了小波变换与地震信号去噪的基本

16、理论，接着介绍了地震信号中噪声的特点及形成原因，并针对其特点介绍了目前使用的去处相干噪声和随机噪声的各种方法，并简要分析了各方法的优缺点。然后介绍了小波变换以及地震信号和随机噪声的小波变换特性，对常规小波域阈值去噪处理方法进行详细的讨论，并将其应用于地震信号出理。实验表明该方法能够去除地震信号中随机噪声，提高地震信号信噪比。最后研究如何运用计算机技术，利用小波变换这个有力的数学工并通过软件来解决地震数据处理的去噪，介绍了计算机程序的算法和流程。通过几个月的努力，即将完成论文，当然由于本人精力和时间有限，本论文中或多或少会存在一些缺点，所设计的软件难免存在一些不足，还恳请各位老师和同学给与批评和

17、指正。致 谢光阴似箭、日月如梭，四年的本科学习很快就要过去了，在论文即将完成之际，我衷心的感谢所有指导、关心和帮助我的老师、同学和朋友。首先感谢我的导师*副教授！本文的研究工作是在付老师的悉心指导和严格要求下完成的。在课题的研究和论文的写作过程中，付老师给了我很多耐心的指导和启发。付老师渊博的学识、严谨的治学态度、敬业的精神和平易近人的态度，给我留下了深刻的印象，在付老师的教导下，我在学习生活方面都得到了很多的进步！他既是良师又是益友，不仅让我学到了专业知识，还让我学到了很多做人的道理，会不断激励着我奋发学习、努力进步。这些都将使我的一生受益匪浅！老师的谆谆教诲将令我终身难忘。在此，请允许我表

18、示我深深的敬意和衷心的感谢。与此同时，我还要感谢计算中心王建军老师和畅亮老师给我提供方便的上机环境。感谢我的同学和室友，他们在我的学习和生活中给与了我很大的帮助和支持。最后，我要感谢所有在我论文完成过程中给予了帮助和关心的朋友。参考文献1 A.Grossmann, J.Morlet. Decomposition of Hardy function into square integrable wavelets of constant shapeJ. SIAM J.Math.Anal, 1984,15（4）:723736.2 Y.Meyer. Wavelet with compact suppo

19、rtM. Zygmund lecture, 1987.3 吴爱弟,牟永光.地震数据的小波包压缩方法J. 石油大学学报,2005,12（6）:613627.4 盂昭波,杨丽华.地震资料的小波压缩J. 石袖地球物理勘探,2002,增刊: 613627.5 李世雄. 一维波动方程的奇性反演与小波. 地球物理学报, 1995（38） :正文采用宋体小四号字，英文标点6 胡昌华,张军波,夏军等. 基于MATLAB的系统分析与设计小波分析M. 西安:西安电子科技大学出版社, 1999.7 杨福生,小波变换的工程分析与应用M. 北京: 科学出版社,1999.13 熊翥. 地震数据数字处理技术M. 北京:石油工业出版社,1984.14 王勇,郦军. 基于小波变换的地震信号降噪处理J.石油物探,37（3）:7276,1998.林德商务服务 ov9zom2xD6nf