【摘 要】
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与传统的时频分析方法相比,匹配追踪算法的时频分辨率更高,但由于常规匹配追踪算法的计算量太大,并且每次迭代只能提取一个最佳原子,导致该算法分解信号的速度过慢,这限制了
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与传统的时频分析方法相比,匹配追踪算法的时频分辨率更高,但由于常规匹配追踪算法的计算量太大,并且每次迭代只能提取一个最佳原子,导致该算法分解信号的速度过慢,这限制了匹配追踪算法的应用。针对这一缺陷,本文采用两个改进:互相关阈值技术和多原子提取技术,有效的提升了匹配追踪算法的计算速度。
根据信号的特征,匹配追踪算法自适应的把信号分解成一系列时频原子的线性组合。当地震记录的子波接近Rieker子波时,Rieker子波库的分解效果最好,尽管当k(k决定Morlet小波旁瓣的数量和振幅)取0.2时Morlet小波的波形和Ricker子波的波形非常相似,Morlet小波库的分解时间却是Ricker子波库的4.7倍;当地震记录的子波接近Morlet小波,尤其是接近k值等于0.5的Morlet小波时,Morlet小波库的分解速度最快,它的速度是Ricker子波库的4.6倍。
针对实际地震资料的子波不一定是理想的零相位子波,对零相位原子库做出改进,生成新的非零相位子波库,模拟实验表明它的分解效果更理想。
Wigner-Ville分布对单个时频原子的分析能力强,而匹配追踪算法能把地震信号分解成一系列的单频原子,这两者相结合,得到时频谱的分辨率远高于常规的时频分析方法。用匹配追踪算法分解信号后,有选择的重构信号可以去除强能量层对目的层的干扰,从而提高油气区预测的精度。
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