崔少華, 單 巍, 方振國
(淮北師范大學(xué) 物理與電子信息學(xué)院, 安徽 淮北 235000)
地震資料由于地質(zhì)原理造成采集到的數(shù)據(jù)資料中含有大量的隨機(jī)噪聲和干擾,因此對采集數(shù)據(jù)進(jìn)行處理之前必須進(jìn)行去噪處理。奇異值分解(Singular Value Decomposition ,SVD)正是一種有效對地震資料去噪的濾波算法,但是在實(shí)際應(yīng)用中,SVD算法對于相關(guān)性強(qiáng)的水平同相軸去噪效果最佳,對于相關(guān)性減弱的傾斜同相軸去噪效果不明顯[1]。而基于Hankel矩陣的SVD算法利用Hankel矩陣的特性,將數(shù)據(jù)逐道排列為Hankel矩陣,對排列好的矩陣進(jìn)行SVD分解去噪,這種算法可以增強(qiáng)傾斜同相軸的自相關(guān)性,從而改善SVD對于傾斜同相軸的去噪效果[2]。本文采用實(shí)際模型對SVD濾波算法和Hankel矩陣濾波算法進(jìn)行驗(yàn)證并對比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,Hankel矩陣濾波算法可以明顯增強(qiáng)含有大傾角的混合數(shù)據(jù)的去噪效果,但同時也會相對減弱水平同相軸的去噪效果。
SVD算法利用矩陣變換,將m×n維的觀測數(shù)據(jù)矩陣X分解為[3]:
(1)
若U=[u1,u2,…,um],V=[v1,v2,…,vn],則式(1)可寫為:
(2)
將一維含噪信號x=[x1,x2,…,xm]變換為如下矩陣的形式[6]:
(3)
則H就是一個Hankel矩陣,該矩陣每條反對角線上的元素均相同,且將第一行與最后一列上的元素連接起來,就構(gòu)成原始一維信號x。對矩陣H進(jìn)行擴(kuò)展:
(4)
令xi=si+ni(i=1,2,…,m),其中si為有效信號,ni為隨機(jī)噪聲,則H可重寫為[10]:
(5)
式(5)將矩陣H表示為有效信號和噪聲信號之和,由于信號自身存在自相關(guān)性,所以有效信號矩陣各道之間存在相關(guān)性,而理想隨機(jī)噪聲是統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的,所以噪聲矩陣各道之間不存在相關(guān)性[11]。對矩陣H進(jìn)行SVD[12]:
(6)
構(gòu)造一個含有3條同相軸的二維地震記錄,其中2條是水平同相軸,另外1條是傾斜同相軸,地震子波采用50 Hz的Ricker函數(shù),時域每道500個點(diǎn)共200道,采樣間隔為1 ms,如圖1所示。圖2和圖3為SVD濾波算法的去噪結(jié)果,其中重構(gòu)本征圖像個數(shù)p=50;圖4和圖5為基于Hankel矩陣的去噪算法的結(jié)果。
圖1 原始數(shù)據(jù)
圖2 SVD去噪結(jié)果
圖3 SVD去除噪聲
從圖3可知,對于含有大傾角同相軸的地震記錄,多道SVD濾波算法的效果下降,傾斜同相軸的保真性和去噪的性能之間形成了不可調(diào)和的矛盾[15]。為了保證去噪的效果必須丟掉更多的本征圖像,這時就不可避免地會對傾斜同相軸造成損傷。在圖3中可以很明顯地看到去除噪聲中含有傾斜同相軸的能量;若為了保真傾斜同相軸重構(gòu)時留下較多的本征圖像,那么就達(dá)不到去噪的目的。這是時域SVD去噪算法的一個通病。
圖4 基于Hankel矩陣的算法結(jié)果
圖5 Hankel矩陣去除噪聲
由圖4可知,基于Hankel矩陣的濾波算法較好地重構(gòu)了大傾角的同相軸,同時也去掉了很多的隨機(jī)噪聲。但由圖5可知,去除噪聲中依然殘留有部分傾斜同相軸的能量,因?yàn)榛贖ankel矩陣的濾波算法對數(shù)據(jù)相關(guān)性的提高是有限的,并不能將傾斜同相軸的相關(guān)性提高到和水平同相軸相同的高度。假如將傾斜同相軸數(shù)據(jù)完全平移成為水平的,那么同時會導(dǎo)致式(5)中矩陣H的各道噪聲也完全相同,矩陣的秩變?yōu)?,就無法進(jìn)行去噪了。由圖5還可知,去除噪聲中含有少部分水平同相軸的能量,說明基于Hankel矩陣的濾波算法對水平同相軸造成了一定的傷害。
基于Hankel矩陣的SVD算法對于傾斜同相軸的去噪效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)SVD算法,但在含有水平同相軸和傾斜同相軸的地震資料中,Hankel矩陣改善傾斜同相軸去噪效果時,由于對水平同相軸也進(jìn)行了平移處理,所以一定程度上降低了水平同相軸的處理效果,因此基于Hankel矩陣的算法并沒有從根本上解決傾斜同相軸的去噪問題。
參考文獻(xiàn)(References):
[1]李目, 何怡剛, 吳笑鋒, 等.基于奇異值分解的分?jǐn)?shù)階小波綜合實(shí)現(xiàn)方法[J]. 電子測量與儀器學(xué)報(bào),2016, 30(2):241-248.
[2]高磊, 陳文超, 王保利, 等.基于兩步SVD變換的零偏VSP資料上下行波場分離方法[J]. 地球物理學(xué)報(bào),2013, 56 (5):1667-1675.
[3]崔少華, 單巍, 趙慶平.基于SVD的地震資料去噪方法的研究和應(yīng)用[J]. 通化師范學(xué)院學(xué)報(bào),2016, 37 (8):60-62.
[4]戴冬, 衛(wèi)娟, 王磊.SVD分解和離散小波域特征值量化的安全數(shù)字語音水印算法[J]. 電子技術(shù)應(yīng)用,2015, 41 (12):94-97.
[5]柴凱, 張梅軍, 黃杰, 等.基于奇異值分解(SVD)差分譜降噪和本征模函數(shù)(IMF)能量譜的改進(jìn)Hilbert-Huang方法[J]. 科學(xué)技術(shù)與工程,2015, 15 (9):90-96.
[6]譚偉杰, 馮西安, 張楊梅.基于Hankel矩陣分解的互素陣列高分辨目標(biāo)定向[J]. 西南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2016, 38 (7):191-198.
[7]唐炬, 董玉林, 樊雷, 等.基于Hankel矩陣的復(fù)小波-奇異值分解法提取局部放電特征信息[J]. 中國電機(jī)工程學(xué)報(bào),2015, 35 (7):1808-1817.
[8]閆楷男.基于空間陣列協(xié)方差Hankel矩陣奇異值分解的信號源估計(jì)算法研究[D].吉林:吉林大學(xué),2016.
[9]張俊麗.非奇異H-矩陣的實(shí)用迭代判定準(zhǔn)則[J]. 吉林師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2016, 37 (1):68-71.
[10]何希平, 楊勁, 劉波.信號的 SVD 重建模型及其應(yīng)用[J]. 計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì),2015(4):962-966.
[11]張喚蘭, 朱光明, 王保利.Hankel矩陣濾波在微地震數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用[J]. 煤田地質(zhì)與勘探,2014, 45(1):72-75.
[12]查翔, 倪世宏, 張鵬.一類非線性信號去噪的奇異值分解有效迭代方法[J]. 電子與信息學(xué)報(bào),2015, 37 (6):1330-1335.
[13]魏瑤, 何兵壽.時間-頻率域聯(lián)合局部SVD壓制隨機(jī)噪聲[J]. 山東科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2015, 34(3):45-52.
[14]姜宇航, 劉財(cái), 宋超, 等.基于SVD的疊后地震資料隨機(jī)噪聲分離方法[J]. 世界地質(zhì),2016, 35(2):543-548.
[15]Holzwarth P, Eberhard P.SVD-based improvements for component mode synthesis in elastic multibody systems[J].European Journal of Mechanics,2015, 49(2):408-418.