[发明专利]一种基于集合经验模态分解的海底地震波降噪方法

权利要求书

1.一种基于集合经验模态分解的海底地震波降噪方法，其特征是：包括如下步骤：

步骤1：建立海底地震波褶积模型；

步骤2：根据步骤1的模型设定仿真参数，得到海底地震波仿真数据，采用集合经验模态分解得到海底地震波信号分量，并构建低通滤波算法；

步骤3：建立最优光滑降噪模型，根据最优光滑降噪模型设定评价函数对步骤2构建的算法进行评价；

步骤4：选取最优算法实现海底地震波降噪。

2.根据权利要求1所述的一种基于集合经验模态分解的海底地震波降噪方法，其特征是：所述步骤1中所述的建立海底地震波褶积模型，其以陆地地震的褶积模型为参考，将其应用于海底情形。

将水下传感器采集到的海底地震波记录看成是由海底不同反射界面的反射系数与地震子波的褶积构成，在同一片海域其反射系数是相同的，所不同的是地震子波的频率。借此仿真海底地震波信号s(t)时将其简化为地震子波与反射系数序列褶积的结果：

s(t)＝ω(t)*r(t)

其中ω(t)称为地震子波，r(t)称为反射系数，*为褶积运算(又叫卷积)。舰船地震波频率主要集中在10-100Hz，地壳运动地震波频率一般不高于50Hz，仿真时采用f0＝50Hz的雷克子波与反射系数褶积构造地震波信号，再根据实际情况加背景噪声将其淹没。

3.根据权利要求1所述的一种基于集合经验模态分解的海底地震波降噪方法，其特征是：所述步骤2具体为：

步骤2.1：根据步骤1的模型设定仿真参数。

首先选定雷克子波为地震子波，其在时间域的表达式为：

r(t)＝A[1-2(πf₀t)²]exp[-(πf₀t)²]

式中，f₀为峰值频率，t为时间，A为幅值。取仿真参数A＝1，时间域采样间隔为0.001s，采样点数为100点，则总的时间长度为0.1s，采样率1000Hz，频率域采样间隔为10Hz。为了展示方便，将波形向右平移0.5s，即将式改写成：

r(t)＝A{1-2[πf₀(t-50)]²}exp{-[πf₀(t-50)]²}

随机生成500个范围在-1～1之间的数据作为反射系数，根据步骤1将反射系数与雷克子波褶积后再施加5dB的背景噪声。得到600个采样点的数据，取中间500个采样点数据进行步骤2.2。

步骤2.2：采用集合经验模态分解方法将步骤2.1仿真的海底地震波信号分解。

采用集合经验模态分解方法将步骤2.1得到的信号可以分解成8个分量。海底地震波信号可以表示为：

其中F_j(t)表示分解得到的有用信号分量，一共有7个，其频率按照从高到低排列，r₉(t)表示余项，也可表示为频率最低的第8个信号分量，记做F₉(t)。

步骤2.3：根据步骤2.2分解得到的信号分量构建低通滤波算法。

考虑到地震噪音多为高频，则需要滤除掉经过分解得到的高频信号分量，在步骤2.2中得到了8个信号分量，则具体的滤波器算法表达式可以表示为：

。