反褶积与信噪比的关系研究

在地震资料数字处理中，分辨率与信噪比是一对相互制约的矛盾，为了在反褶积处理过程中控制信噪比，从理论上分析了反褶积后剖面信噪比降低的原因。以不同相位子波为例，从时间域出发，利用最小平方反滤波原理计算出反褶和算子，并验证了反褶积后剖面信噪比的降低是受反子波能量的影响。为了兼顾分辨率和信噪比，进而分析讨论了反褶积中的白噪化问题，提出可以用加入白噪的方法来控制信噪化，但白噪不易加入过大，否则，由于加入白噪白求出的反子波不再是原来子波的逆，从而又将影响剖面分辨率的提高。     

保持信噪比的相位分解反褶积方法研究

反褶积是目前提高地震数据分辨率的主要方法,传统的反褶积大都建立在地震子波最小相位的假设之上,这 与实际情况下地震子波更接近混合相位的事实不符。由于地层的吸收作用,实际地震信号中的高频成分较弱,很容易 受到高频噪声的污染。地震记录经过常规反褶积处理之后,在提高分辨率的同时,降低了地震记录的信噪比,信噪比 与分辨率的矛盾在实际地震勘探中十分突出。为此,提出一种基于相位分解并能保持信噪比的混合相位子波反褶积 方法,实现混合相位子波反褶积,在提高地震记录分辨率的同时,能自动控制高频噪声对地震资料信噪比的影响,使得 分辨率和信噪比达到相对和谐,提高地震记录表征地下构造的能力。     

最佳剖面准则反褶积方法的研究

本文提出了一种用于石油物探资料数字处理的最佳剖面准则反褶积方法，实验结果表明，该方法确定能够改善同相轴的连续性，改善分辨率，同时能明显地提高信噪比。     

反演法在提高地震资料信噪比中的应用

t x预测滤波法是噪音衰减的通用且有效的方法 ,但是在噪音背景中存在平行同相轴时将产生假同相轴及出现子波畸变和振幅衰减等现象 ,这是因为噪音的存在影响了滤波器的计算。利用反演法对理论模型和实际数据进行了滤波处理 ,该方法可以有效地消除一般t x预测滤波处理中存在的缺陷。实际应用表明 ,这种方法更能满足对地震资料高分辨率、高信噪比和高保真的要求 ,处理效果更接近实际。     

反演法在提高地震资料信噪比中的应用

t-x预测滤波法是噪音衰减的通用且有效的方法,但是在噪音背景中存在平行同相轴时将产生假同相轴及出现子波畸变和振幅衰减等现象,这是因为噪音的存在影响了滤波器的计算,利用反演法对理论模型和实际数据进行了滤波处理,该方法可以有效地消除一般t-x预测滤波处理中存在的缺陷,实际应用表明,这种方法更能满足对地震资料高分辨率,高信噪比和高保真的要求,处理效果更接近实际。     

时频域动态反褶积方法研究

大多数提高地震资料分辨率的反褶积方法都基于传统静态褶积模型,这与非均匀介质中的地震子波实际传播
规律不符。因此,在动态褶积模型基础上,结合地震波在地层中的吸收衰减特性,提出一种基于时频域的动态反褶积
方法。该方法将广义S 变换良好的多分辨特性引入到地震资料动态反褶积处理中,首先将非平稳地震记录的广义S
变换近似表示为静态震源子波的傅里叶变换、复数值时频衰减函数与反射系数广义S 变换的乘积,再采用多项式拟合
的方法对非平稳地震记录时频谱进行平滑处理,从而可估算动态传播子波和地层反射系数。本文方法不需要直接求
取Q 值,能够适用于变Q 值情况。理论模型和三维实际资料处理结果表明,该方法不仅能改善地震资料的分辨率,还
能有效补偿深部地层吸收所引起的能量衰减。     

线性滤波器的信噪比最佳输出

本文提出了一种新的计算线性滤波器输出信器嗓比的方法,经验证,对根据不同准则导出的两种广泛应用的滤波器,其输出信嗓比均能得到改善。     

基于小波变换的雷达信噪比改善分析

针对雷达在检测弱目标能力的不足,基于雷达信号与噪声的实际窄带模型,提出运用小波分解加阈值处理的去噪方法改善功率信噪比。一方面推导出了信噪比改善的理论计算公式,另一方面采用模拟和实际采集的数据进行了大量的仿真实验。计算和仿真结果的一致性表明:在传统的雷达信号处理中,运用小波变换可提高检测前信号噪声比,进而提高雷达的探测距离。     

探地雷达信号的反褶积研究

根据探地雷达信号基本子波的特点,设计了一种适宜于探地雷达信号的反褶积算法。该方法将基本子波转化为一个位于子波绝对最大值处的尖脉冲,反褶积后,子波被压缩在绝对值最大处,而不是在子波的开始。它可以有效地去除基本子波的拖尾,压缩基本子波的长度,提高信号的纵向分辨率和信噪比。通过对探地雷达实验数据和高速公路检测数据的计算,表明了该算法是一种非常有效的方法。     

提高角误差通道信噪比跟踪技术的研究

在和差法单脉冲跟踪系统中，为了使差通道接收机获得高信噪比的角误差信号，本文提出在天馈系统中应用天线和混合环路新的组合，提高了角误差通道信噪比．它不仅具有单脉冲跟踪技术的特点，由于角误差通道信噪比获得提高，还具有跟踪距离远，角跟踪精度高，工作范围广，抗干扰性强的优点     

基于Kalman滤波的信息融合白噪声最优反卷积滤波器

应用Kalman滤波方法 ,基于Riccati方程 ,在线性最小方差最优信息融合准则下 ,提出了两传感器最优信息融合白噪声反卷积滤波器。同单传感器情形相比 ,可提高滤波精度。它可应用于石油地震勘探信号处理。一个信息融合Bernoulli Gaussian白噪声反卷积滤波器的仿真例子说明了其有效性     

基因预测中的信噪比计算新模型

以快速傅立叶变换(FFT)求出DNA序列功率谱后,用重复计算实验的办法,对大量DNA序列中核苷酸的分布情况进行统计,得出综合考察变量,然后以核苷酸分布频数和DNA序列长度为自变量,建立Z-curve映射规则得到DNA序列信噪比的新模型,并进行实例分析。新模型不需要对序列进行离散Fourier变换(DFT),而且不要求DNA指示序列长度必须为3的倍数,应用范围更大。     

时变系统全局最优加权观测融合白噪声反卷积平滑器

白噪声反卷积或输入白噪声估计问题在石油地震勘探中有重要的应用背景。对带多传感器和带不相关噪声的线性离散时变随机系统,应用Kalman滤波方法,基于加权最小二乘法,提出了全局最优加权观测融合白噪声反卷积平滑器。一个Bernoulli—Gaussian输入白噪声融合平滑器的Monte Carlo仿真例子说明了其有效性。     

发射调频信号提高医学超声图像的信号噪声比

为了提高医学超声图像的信号噪声比，研究了调频超声发射的成像方法．该方法发射具有包络的线性调频超声，在不提高发射声压的情况下增加了发射能量，接收超声解调后形成图像信号．利用超声传感器的冲激响应模型和调频信号成像的调频解调原理，进行了超声成像的仿真研究．仿真结果表明：发射调频信号形成的图像与发射普通脉冲形成的图像相比，信噪比大致提高10dB．利用自行设计的调频信号发射超声成像实验系统，得到了仿体的B型超声图像．结果显示：该方法使图像信噪比提高大约5～8dB，随着成像深度增加，该方法的优势更加明显．     

采用峰值平均功率比的低信噪比水下多目标检测方法

针对信息论准则多目标检测方法在低信噪比水下应用环境中不能正确检测目标源个数的问题,提出了基于峰值平均功率比(PAR)的多目标检测方法(PARTC).该方法首先使用相关矩阵特征向量对水下基阵接收数据加权计算阵列加权输出数据,然后计算加权输出数据的PAR并对PAR进行降序排列,由于纯噪声加权输出数据的PAR呈线性分布,并且其平均梯度与快拍数无关,存在信号时的加权输出数据的PAR梯度大于纯噪声加权输出数据的PAR梯度,因此可根据该信息判定信号源个数.八元阵的仿真结果表明,PARTC方法在在低信噪比、小快拍和小信号源夹角情况下的多目标正确检测概率大于信息论准则和最小描述长度多目标检测方法,并且运算量适中,水下应用前景广阔.     

低信噪比神经元锋电位信号的分类方法

基于离散序列小波变换和主元分析，对低信噪比的神经元锋电位信号提出了新的分类方法。通过对原始信号进行尖峰检测，获得尖峰信号样本，对每个样本进行离散序列小波变换之后，再对小波变换系数进行主元分析，选取主元进行聚类，实现对原始信号的分类。将该方法应用于多电极细胞外记录的小鸡视网膜神经节细胞电活动信号分析，并据此推断出某电极附近的神经节细胞的个数。仿真结果表明，在低信噪比情况下，该方法比单纯通过小波变换进行分类的方法更有效。     

一种提高冲激雷达信噪比的方法

提出一种基于取样平均器的提高冲激雷达信噪比的方法 ,采用了一种新型的高时间分辨率取样积分器 ,解决了采样和积累的矛盾 ,实现了信号的多次积累。分析和实验表明 ,在高距离分辨率下 ,不但使信噪比有很大程度的改善 (可实现 1 0 0 0 0次积累 ) ,而且采样效率高 ,还可工作于高重复频率     

统一和通用的白噪声信息融合反卷积估值器

对于带不同局部动态模型的多传感器线性离散时变随机控制系统,应用Kalman滤波方法,在按标量加权最优融合准则下,提出了统一和通用的最优信息融合白噪声反卷积估值器,并对定常系统提出了稳态最优信息融合白噪声反卷积估值器。它们可统一处理白噪声反卷积融合滤波、平滑和预报问题。为了计算最优加权,提出了输人白噪声局部估计误差互协方差计算公式。它们在石油、地震勘探领域中有重要的应用背景。