S变换时频域滤波方法在主动源资料处理中的应用研究
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  • 英文篇名:Application and Study of S-Transform Time-Frequency Domain Filtering Method in Active Seismic Source Data Processing
  • 作者:张帅 ; 杨润海 ; 王彬 ; 孙守才 ; 庞卫东 ; 姜金钟 ; 高尔根
  • 英文作者:ZHANG Shuai;YANG Runhai;WANG Bin;SUN Shoucai;PANG Weidong;JIANG Jinzhong;GAO Ergen;Yunnan Earthquake Agency;School of Earth Sciences,Institute of Disaster Precention;School of Civil Engineering,Anhui Jianzhu University;
  • 关键词:S变换 ; 主动源 ; 时频域滤波 ; 信噪比
  • 英文关键词:S-transform;;active seismic source;;time-frequency domain filtering;;signal to noise ratio
  • 中文刊名:DZYJ
  • 英文刊名:Journal of Seismological Research
  • 机构:云南省地震局;防灾科技学院地球科学学院;安徽建筑大学土木工程学院;
  • 出版日期:2019-01-15
  • 出版单位:地震研究
  • 年:2019
  • 期:v.42;No.189
  • 基金:国家自然科学基金(41574059,41474048,41174043);; 云南省科技计划项目——宾川主动源试验区地壳介质应力场时空变化(ZX2015-01);; 云南省地震局青年项目“传帮带”(C2-201704)联合资助
  • 语种:中文;
  • 页:DZYJ201901011
  • 页数:9
  • CN:01
  • ISSN:53-1062/P
  • 分类号:82-89+153
摘要
主动源探测中源检距较大的接收台站,由于信号能量较弱及各种干扰的存在,有效信号湮灭于干扰信号之中,导致信噪比降低。利用S变换时频域滤波方法分别对一维、二维加噪数据进行数值模拟计算,发现该方法可对随机信号进行有效识别,输出信号与原始信号互相关程度提高。再将此方法与频率滤波方法应用于宾川主动源高兴台数据处理中,结果表明:S变换时频域滤波方法能够在主动源资料处理中对噪声形成有效压制,提高地震信号信噪比,且效果优于频率域滤波方法。
        In the active seismic source detection,the receiving station with a large source ranging has a weak signal energy and various interferences,and the effective signal is extinguished in the interference signal,resulting in a decrease in the signal-to-noise ratio of the signal. The S-transform time-frequency domain filtering method is used to simulate the 1-D and 2-D noise-added data respectively. It is found that this method can effectively identify random signals and improve the correlation between the output signal and the original signal. Then,the S-transform time-frequency filtering method and frequency filtering method are applied to filter the data of Gaoxing station in Binchuan active source. The results show that the S-transform time-frequency domain filtering method can effectively suppress noise in active source data processing and improve the signal-to-noise ratio of seismic signals,and the effect is better than that of frequency domain filtering method.
引文
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