[发明专利]一种基于经验模态分解的局部相似性小波阈值去噪方法

摘要

本发明公开了一种基于经验模态分解的局部相似性小波阈值去噪方法，对含噪地震数据x进行经验模态分解，得到一系列从高频到低频的固有模态函数分量imf_i；通过自相关判断各个固有模态函数分量是否含有噪声；若固有模态函数分量中既有噪声又有有效信息，则对其进行小波阈值去噪处理，其中是对imf_i进行小波阈值初次去噪后的结果，是imf_i中被踢出的噪声数据；利用局部相似性原理求和imf_i的局部相似性因子w，将imf_i中有效信息与噪声进行二次分离，再把二次分离的有效信息加到初次去噪后的数据上，得到干净的固有模态函数将所有处理后的固有模态函数求和，重构得到去噪后的地震数据x′。本发明的有益效果是对地震数据去噪处理，不会产生有效信息的损失。

主权项

1.一种基于经验模态分解的局部相似性小波阈值去噪方法，其特征在于按照以下步骤进行：步骤1：对含噪地震数据x进行经验模态分解，得到一系列从高频到低频的固有模态函数分量imf_i：步骤2：通过自相关判断各个固有模态函数分量是否含有噪声，若全部为噪声直接去除；若全部为有效信息，保留该固有模态函数分量；若固有模态函数分量中既有噪声又有有效信息，则对其进行小波阈值去噪处理，其中是对imf_i进行小波阈值初次去噪后的结果，是imf_i中被踢出的噪声数据；步骤3：利用局部相似性原理求和imf_i的局部相似性因子w，将imf_i中有效信息与噪声进行二次分离，再把二次分离的有效信息加到初次去噪后的数据上，得到干净的固有模态函数步骤4：将所有处理后的固有模态函数求和，重构得到去噪后的地震数据x′：