尚文擎,
周军妮,
卫铭斐,
王燕妮
西安建筑科技大学信息与控制工程学院 西安 710055
基金项目:国家自然科学基金(61803294, 61803293)，陕西省科技计划项目(2020JQ-684, 2020JM-499)
详细信息
作者简介:江莉：女，1982年生，副教授，研究方向为非平稳信号处理、时频分析
尚文擎：男，1997年生，硕士生，研究方向为智能信号处理、盲源信号分离
周军妮：女，1977年生，讲师，研究方向为振动信号分析与处理
卫铭斐：男，1974年生，副教授，研究方向为信号检测与参数估计
王燕妮：女，1977年生，副教授，研究方向为地震信号分析与处理
通讯作者:江莉 yolanda_jiangli@163.com
中图分类号:TN911.7计量
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出版历程
收稿日期:2020-08-25
修回日期:2020-12-23
网络出版日期:2021-02-27
刊出日期:2021-12-21
A Second-order Squeezed Wavelet Transform Algorithm for Seismic Signal Analysis
Li JIANG,,Wenqing SHANG,
Junni ZHOU,
Mingfei WEI,
Yanni WANG
College of Information and Control Engineering, Xi’an University of Architecture and Technology, Xi’an 710055, China
Funds:The National Natural Science Foundation of China (61803294, 61803293), Shaanxi Province Science and Technology Plan Project(2020JQ-684, 2020JM-499)
摘要
摘要:地震信号分析在地质岩性、储层、流体、沉积相带的检测，以及地层界面识别与储层分析、地震资料处理和解释等方面具有重要研究意义。针对现有时频分析算法在处理地震信号时，存在时频分辨率低、能量聚集性差等问题，该文以Ricker子波为数学模型，提出了一种新的2阶挤压小波变换算法(SWT2)。考虑到传统时频同步压缩变换中的瞬时频率估计对地震信号失效，利用改进的母小波对地震信号进行匹配，进而通过谱峰对齐对参考频率进行修正，从而提升时频能量聚集性和时频分辨率。仿真实验结果表明，提出的2阶挤压小波变换算法可以极大地提升地震信号的时频聚集性，精确地反映信号的时延和主频，对地层结构的刻画更加精确。
关键词:信号处理/
地震信号/
同步压缩变换/
谱分解
Abstract:Seismic signal is of great significance in the detection of geological lithology, reservoir, fluid and sedimentary facies, as well as the identification of stratigraphic interface, reservoir analysis, seismic data processing and interpretation. In view of the problems of low time-frequency resolution and poor energy aggregation when the traditional time-frequency analysis algorithms process seismic signals, a new 2nd-order Synchrosqueezing Wavelet Transform (SWT2) algorithm is proposed based on the model of Ricker wavelet. The proposed second-order squeezing algorithm uses the improved mother wavelet to match the seismic signals, and then corrects the reference frequency through spectral peak alignment, thus improving the time-frequency energy concentration and time-frequency resolution. Simulation results show that the proposed method can greatly improve the time-frequency aggregation, accurately reflect the time delay and dominant frequency of signals, and describe the stratigraphic structure more accurately.
Key words:Signal processing/
Seismic signal/
Synchrosqueezing transform/
Spectral decomposition
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