小波多分辨率分析在地震资料处理中的应用论文

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1、小波多分辨率分析在地震资料处理中的应用毕业论文目录1绪论…………………………………………………………………………………….11.1课题背景及意义…………………………………………………………………11.2国内外研究现状…………………………………………………………………11.3课题研究方法……………………………………………………………………22小波变换基本理论…………………………………………………………………….32.1Fourier变换……………………………………………………………………...32.

2、2短时Fourier变换………………………………………………………..............32.3小波变换…………………………………………………………………………42.3.1连续小波变换…………………………………………………………...52.3.2二进小波变换…………………………………………………………...52.3.3离散小波变换…………………………………………………………...53多分辨率分析………………………………………………………………………….73.1多分辨率分析概念的引入……………

3、…………………………………………73.2小波函数与小波空间……………………………………………………………73.3二维多分辨率分析………………………………………………………………84小波域阈值滤波………………………………………………………………………104.1小波域阈值滤波算法…………………………………………………………...104.2阈值函数的选取………………………………………………………………...124.3阈值确定方法…………………………………………………………………...125小波域阈值滤波

4、的Matlab实现……………………………………………………...155.1一维离散小波变换的Matlab函数……………………………………………..155.2二维离散小波变换的Matlab函数……………………………………………...175.3Matlab信号去噪………………………………………………………………...205.4Matlab图像去噪………………………………………………………………...206小波多分辨率分析对地震记录去噪与地质信息提取的Matlab实现……………...226.1程序编写…

5、………………………………………………………………….......226.2模型去噪与地质信息提取……………………………………………………...226.3实际资料去噪与地质信息提取……………………………………...................247结论与认识……………………………………………………………………………4860参考文献…………………………………………………………………………………..49致谢………………………………………………………………………………………..50附录1…………………

6、…………………………………………………………………...51附录2……………………………………………………………………………………...56601绪论1.1课题背景及目的小波变换是20世纪80年代中期发展起来的一种时频分析方法，比离散傅里叶变换的性能更优越，被广泛应用于调和分析、话音处理、图像分割、石油勘探和雷达探测等方面，也被应用于音频、图像和视频的压缩编码。分析平稳信号的理想工具是傅里叶变换。对于非平稳信号，傅里叶变换不再是有效地工具没因为其无法描述信号的局部频率特性。而小波变换正是分析非平稳

7、信号的有力工具。小波变换时傅里叶变换的新发展，它既保留了傅里叶变换的优点，又弥补了傅里叶变换在信号分析上的一些不足。在传统的基于傅里叶变换的信号处理方法中，要使信号和噪声的频带重叠部分尽可能地小，这样，在频域就可以通过时不变滤波方法将信号同噪声分开。而当它们的频谱重叠时，这种方法就无能为力了。基于小波变换的非线性滤波是完全不同的，在这种方法中，谱可以重叠，但是谱的幅度（而不是谱的位置）要尽可能不同。在小波变换域，可通过对小波系数进行切削、缩小幅度等非线性处理，以达到滤除噪声的目的。小波的多分辨率特

8、性就是在不同尺度上描述信号的局部特征，如边缘、尖峰、断点等，处理的实质在于减小甚至完全剔除由噪声产生的系数，同时最大限度地保留真实信号的系数，最后由经过处理的小波系数重构源信号，得到真实信号的最优估计。1.2国内外研究现状小波变换是近十几年信号处理领域研究的一个热点，许多学者将小波仔理论上的研究成果应用到诸如图像压缩、特征提取、信号滤波和数据融合等方面，而且小波变换的应用领域还在不断发展当中。小波之所以在信号处理领域具有很大的优势，在于小波变换可以获得信号的多分辨率描述。近年来，小