技术详细介绍
本发明公开了一种利用SVD-EMD算法分离微地震噪声混合信号的算法,该算法包括(S1)用奇异值分解法SVD对微地震噪声混合信号做预处理;(S2)得到经SVD预处理后的信号f(x,t),对该信号进行EMD分解,通过初始化残余函数res(x,t)计算所有极值点的当前步骤信号f,0,(x,t),然后从原始信号中除去平均包络值,让剩余部分信号f,1,(x,t)成为下一步的信号;(S3)在当前步骤信号f,1,(x,t)和上一步骤信号f,0,(x,t)之间将它们置于停止状态,并通过固有模式函数和最终剩余功能重复此筛选过程;(S4)利用希尔伯特变换得到通过EMD分解的各个固有模式函数的频率特性,并计算出相关系数R,i,从而完成信号的重构。通过上述方案,本发明达到了对微地震震相识别得到提升,拾取P波效果最佳目的,具有很高的实用价值和推广价值。
本发明公开了一种利用SVD-EMD算法分离微地震噪声混合信号的算法,该算法包括(S1)用奇异值分解法SVD对微地震噪声混合信号做预处理;(S2)得到经SVD预处理后的信号f(x,t),对该信号进行EMD分解,通过初始化残余函数res(x,t)计算所有极值点的当前步骤信号f,0,(x,t),然后从原始信号中除去平均包络值,让剩余部分信号f,1,(x,t)成为下一步的信号;(S3)在当前步骤信号f,1,(x,t)和上一步骤信号f,0,(x,t)之间将它们置于停止状态,并通过固有模式函数和最终剩余功能重复此筛选过程;(S4)利用希尔伯特变换得到通过EMD分解的各个固有模式函数的频率特性,并计算出相关系数R,i,从而完成信号的重构。通过上述方案,本发明达到了对微地震震相识别得到提升,拾取P波效果最佳目的,具有很高的实用价值和推广价值。