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背景噪声互相关去噪的滑动窗加权SVD滤波方法

本站小编 Free考研考试/2022-01-02

摘要/Abstract


摘要： 假设噪声互相关函数中的面波为相干信号和椭圆极化的,而噪声信号一般是非相干的,本文采用滑动窗加权SVD方法对噪声互相关函数去噪,通过对一些列时间窗内的波形进行SVD分解,将前两个特征图像叠加重构波形,叠加过程中引入与极化强度有关的权重因子达到滤波目的.该方法显著的增加了噪声互相关函数的信噪比,面波前驱信号也得到有效压制,有效增加了远距离台站对射线数目,射线覆盖和交叉程度的增加一定程度上提高了成像的分辨率.


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