Curvelet变换及其在地震波场分离中的应用
来源期刊：煤田地质与勘探2010年第1期
论文作者：刘天佑 张恒磊
关键词：Curvelet变换; 小波变换; 多尺度分析; 波场分离; Curvelet transform; wavelet transform; multi-scale analysis; separation of wave field;
摘 要：小波多尺度分析可以有效处理一维信号的点奇异特征,但对于二维信号的线奇异特征,小波变换显得无能为力.Curvelet多尺度变换可以对时空信号进行最稀疏表达,能够获得最优的非线性逼近.通过分析地震信号在Curvelet域三维空间的特征,认为时空信号的不同波组成分在Curvelet域存在明显的差异,可以从频率、角度和空间位置实现有效反射波和干扰波的分离.理论模型与实际单炮记录处理结果表明,Curvelet域方法在分离干扰波、突出反射波的同时,可以较好7地保持有效波信息,保真度好.
刘天佑1，张恒磊1
(1.中国地质大学地球物理与空间信息学院,湖北,武汉,430074;
2.中国地质大学构造与油气资源教育部重点实验室,湖北,武汉,430074)
摘要:小波多尺度分析可以有效处理一维信号的点奇异特征,但对于二维信号的线奇异特征,小波变换显得无能为力.Curvelet多尺度变换可以对时空信号进行最稀疏表达,能够获得最优的非线性逼近.通过分析地震信号在Curvelet域三维空间的特征,认为时空信号的不同波组成分在Curvelet域存在明显的差异,可以从频率、角度和空间位置实现有效反射波和干扰波的分离.理论模型与实际单炮记录处理结果表明,Curvelet域方法在分离干扰波、突出反射波的同时,可以较好7地保持有效波信息,保真度好.
关键词:Curvelet变换; 小波变换; 多尺度分析; 波场分离; Curvelet transform; wavelet transform; multi-scale analysis; separation of wave field;
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