地震数据处理 带通滤波的四个频率值代表什么意思_百度知道
地震数据处理 带通滤波的四个频率值代表什么意思
不知道你说的什么滤波器，一般就三个频率，中心频率，高频的截止频率，低频的截止频率。
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地震资料去噪方法
《地震资料去噪方法》是2011年中国石油大学出版社出版的图书，作者是张军华。
地震资料去噪方法内容简介
《地震资料去噪方法:原理、算法、编程及应用》共分成九章。第一章地震资料去噪概述，简单介绍去噪的作用、分类和主要方法，为了评价去噪效果，还给出了多种信噪比的定量计算方法；第二章地震资料噪声的基本类型与特征，先介绍地震波的类型，再详细介绍噪声的分类、特征，同时对弱信号时间域和频率域特征进行了定量评价；第三章基于傅氏变换的干扰波去噪方法，介绍一维时间域滤波、一维频率域滤波、二维频率域滤波以及f—x拟合等多种在傅氏变换基础上延伸出来的其他去噪方法；第四章基于小波分解和重建的干扰波去噪方法，介绍一维和二维小波变换以及它们在去面波、随机干扰和线性干扰中的应用；第五章基于维纳滤波的去噪方法，介绍用维纳滤波实现预测反褶积去噪和50Hz工业干扰去噪，本章最后还简单介绍了奇异值分解法去噪、K—L变换、中值滤波、矢量分解法去噪、径向道变换去噪等方法；第六章以Radon变换为基础的去噪方法，介绍r—P变换及线性干扰去噪、抛物线Radon变换去多次波等方法，并对自行开发的FPRT软件做了阐述；第七章基于曲波变换的干扰波去噪方法，介绍近几年兴起的曲波变换的原理及其在地震去噪中的初步应用；第八章基于盲信号理论的信噪分离方法，重点介绍独立分量分析ICA算法及其在随机噪声去噪中的应用；第九章波动方程法压制多次波的方法技术，介绍波场外推法、反馈环法和逆散射法压制多次波的基本原理，并对多次波成像新技术的应用前景进行了展望。专著最后附加了频率域滤波、f—k变换、预测反褶积、小波变换、Radon变换、SVD分解、径向道变换和曲波变换等8个去噪的程序，希望能对初学去噪的研究人员起到抛砖引玉的作用。
地震资料去噪方法图书目录
第一章 地震资料去噪概述　　1.1 去噪在地震资料处理中的作用　　1.2 地震噪声的分类　　1.3 国内外地震资料去噪技术的研究现状　　1.3.1 国外主要的地震去噪应用模块　　1.3.2 国内主要的地震去噪应用模块　　1.3.3 目前国内外地震去噪的难点——多次波压噪　　1.4 常用的地震去噪方法　　1.4.1 基于经典傅氏变换的去噪方法　　l.4.2 在傅氏变换基础上延伸出来的去噪方法　　1.4.3 以Radon变换为基础的去噪方法　　1.4.4 聚束滤波方法　　1.4.5 基于小波分解和重建的去噪方法　　1.4.6 其他现代信号去噪方法　　1.5 去噪效果的评价——地震信噪比的定量计算　　1.5.1 信噪比的概念　　1.5.2 信噪比的估算方法　　1.5.3 信噪比的影响因素评价　　1.5.4 信噪比与分辨率的关系　　1.6 去噪技术新进展　　1.6.1 基于十字排列的高密度资料去噪　　1.6.2 多次波成像去噪　　第二章 地震资料噪声的基本类型与特征　　2.1 地震勘探中波的基本类型　　2.1.1 按地震波在传播过程中质点振动方向分类　　2.1.2 按地震波传播的空间范围分类　　2.1.3 按地震波在传播过程中的传播路径分类　　2.1.4 按地震波的波面形状分类　　2.2 地震资料噪声的分类　　2.2.1 噪声的基本分类　　2.2.2 基本去噪方法　　2.2.3 实际去噪中存在的问题　　2.3 地震资料噪声的基本特征　　2.3.1 与地震波传播机理有关的干扰　　2.3.2 与资料采集因素紧密相关的干扰及资料品质差异　　2.3.3 与环境因素紧密相关的干扰　　2.3.4 与资料保存等有关的干扰　　2.4 地震弱信号时频特征描述及评价探讨　　2.4.1 弱信号幅值特征及评价　　2.4.2 弱信号频谱特征及评价　　第三章 基于傅氏变换的干扰波去噪方法　　3.1 一维时间域滤波　　3.1.1 褶积滤波　　3.1.2 递归滤波　　3.1.3 时变滤波　　3.2 傅氏变换的理论基础　　3.2.1 傅氏变换的定义　　3.2.2 采样定理　　3.3 一维频率域滤波的方法原理　　3.3.1 一维频率域滤波器的设计　　3.3.2 频率域滤波的实现　　3.3.3 一个实际应用例子（用C语言实现）　　3.3.4 数字滤波的特殊性　　3.4 二维f-k域滤波的方法原理　　3.4.1 二维傅氏变换及视速度滤波的引入　　3.4.2 视速度滤波　　3.5 f-x域拟合去噪法原理　　3.5.1 方法原理　　3.5.2 f-x域最小平方拟合去噪算法实现　　3.5.3 理论模型试算结果和应用实例　　3.6 傅氏变换基础上延伸出来的其他去噪方法　　3.6.1 f-x域预测去噪技术　　3.6.2 f-x域（f-x域）算子外推去噪技术　　3.6.3 f-x域拟线性变换方法　　3.6.4 f-xy域和f-xyz域去噪技术　　3.6.5 傅里叶相关系数滤波去噪技术　　3.6.6 频率切片滤波　　第四章 基于小波分解和重建的干扰波去噪方法　　4.1 小波变换的基本原理　　4.1.1 小波变换的有关概念及定义　　4.1.2 小波变换的性质　　4.1.3 Mallat算法　　4.1.4 二维小波变换　　4.2 小波变换在一维滤波中的应用　　4.2.1 压制随机噪声试验　　4.2.2 压制面波、高频噪声和50Hz工业干扰　　4.3 小波变换在二维滤波中的应用　　4.3.1 f-k滤波的定义及其局限　　4.3.2 用二维小波变换进行二维滤波　　4.4 小波变换与其他方法结合联合去噪　　4.4.1 小波变换与f-k联合去噪　　4.4.2 小波变换与奇异值分解联合去噪　　4.4.3 小波变换与K-L变换联合去噪　　4.4.4 其他小波变换联合去噪方法　　第五章 基于维纳滤波的去噪方法　　5.1 维纳滤波的基本原理　　5.1.1 维纳滤波原理　　5.1.2 求解维纳滤波方程的计算机程序　　5.1.3 基于维纳滤波理论的几种算法　　5.2 基于维纳滤波的预测反褶积方法原理　　5.2.1 预测滤波与预测反滤波的基本概念　　5.2.2 预测反褶积原理　　5.3 用预测反褶积的方法去除多次波　　5.3.1 用预测反褶积去除虚反射　　5.3.2 用预测反褶积消除海上鸣震干扰　　5.3.3 影响预测反褶积滤波效果的因素　　5.4 基于维纳滤波的50Hz工业干扰去噪方法　　5.4.1 概述　　5.4.2 维纳滤波去除工业干扰的方法原理　　5.4.3 基于维纳滤波的工频干扰去噪效果分析　　5.5 其他基于现代信号分析的去噪方法　　5.5.1 基于奇异值分解（SVD）的滤波去噪方法　　5.5.2 中值滤波去噪方法　　5.5.3 矢量分解去噪方法　　5.5.4 基于匹配追踪算法的时频滤波去噪方法　　5.5.5 径向道变换（RTT）去噪方法　　5.5.6 K-L变换去噪方法　　第六章 以Radon变换为基础的去噪方法　　6.1 Radon变换概述　　6.2 r-p声变换及线性干扰去噪　　6.2.1 r-p变换的基本公式　　6.2.2 参数讨论　　6.2.3 应用例子　　6.3 抛物线Radon变换去多次波方法　　6.3.1 多次波在时空域及Radon域的表现特征　　6.3.2 抛物线.Radon变换的基本原理　　6.3.3 时间域抛物线Radon变换　　6.3.4 频率域抛物线Radon变换　　6.3.5 Radon域多次波切除和自适应滤波　　6.4 FPRT应用模块简介　　6.4.1 软件简介　　6.4.2 FPRT去多次波应用实例　　第七章 基于曲波变换的干扰波去噪方法　　7.1 曲波变换的基本原理　　7.1.1 第一代Curvelet变换　　7.1.2 第二代Curvelet变换　　7.1.3 Curvelet变换的性质　　7.2 离散曲波变换的两种算法　　7.2.1 USFFT算法　　7.2.2 wrapping算法　　7.2.3 离散Curvelet变换的例子　　7.3 曲波变换在去噪中的应用　　7.3.1 Curvelet变换去除多次波　　7.3.2 Curvelet变换去除随机噪声　　第八章 基于盲信号理论的信噪分离方法　　8.1 盲源分离的基本原理　　8.1.1 概述　　8.1.2 盲信号分离的基本原理及方法　　8.1.3 盲源分离的优化算法　　8.2 独立分量分析的几种算法简介　　8.2.1 基于峰度的ICA算法　　8.2.2 FastICA算法　　8.2.3 联合近似对角化算法　　8.3 ICA算法在随机噪声去噪中的应用　　8.4 ICA算法在消除50Hz工频干扰中的应用　　8.5 盲反褶积方法的理论与应用　　8.5.1 地震盲反褶积方法基本理论　　8.5.2 地震盲反褶积方法的模型试算与实际应用　　第九章 波动方程法压制多次波的方法技术　　9.1 波动方程压制多次波技术简介　　9.1.1 概述　　9.1.2 国内外研究现状　　9.2 波场外推法压制多次波技术　　9.2.1 波场外推法预测多次波　　9.2.2 f-k域的波场外推法　　9.2.3 f-x域的波场外推法　　9.3 反馈环法压制多次波　　9.3.1 反馈模型概述　　9.3.2 SRME反馈环法　　9.3.3 表层多次波的压制　　9.3.4 层间多次波的压制　　9.3.5 SeisFlow软件简介　　9.3.6 实际资料处理　　9.4 逆散射法压制多次波　　9.4.1 散射理论　　9.4.2 逆散射理论　　9.4.3 逆散射级数法压制多次波　　9.4.4 逆散射理论的应用前景　　9.5 多次波成像　　9.5.1 转换多次波为一次波的方法　　9.5.2 地表相关多次波的偏移　　9.5.3 成像过程中自然衰减多次波　　附录　　附录一 频率域滤波程序　　附录二 f-k变换程序　　附录三 预测反褶积程序　　附录四 小波变换程序　　附录五 Radon变换程序　　附录六 SVD分析程序　　附录七 径向道变换程序　　附录八 曲波变换程序　　参考文献
．豆瓣读书[引用日期]
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台阵数据处理方法简介
参考文献： 严锋, 靳平, & 范广超. (2005). 聚束及f-k分析法在地震台阵数据处理中的应用. 陕西地球物理文集.1 波形聚束法 Beamforming
波形聚束可压低噪声，提高信噪比，便于对微弱信号的检测2 频率-波数谱分析 F-K Analysis
频率-波数谱分析(即f-k分析)，可以得到准确的方位角和慢度值，这两个参数对于震相的识别、关联和定位具有重要价值。
SAC 脚本实现1 波数谱图的理解
在做 f-k 分析前，先理解《The Seismic Analysis Code: A primer and User's Guide》中给的例图含义。
圆心：台阵的中心台站位置
等值线： 能量强度。密集说明此处有某一明显震相
角度：反方位角（相对台站来说）。此图中信号在中心台站接近正北方向，也即反方位角接近0
径向：波数。最外圈为0.045。
其中 波数K = 频率f * 慢度p（单位 s/km）
某一震相，其慢度是一定的，但是含多种频率分量，这也就造成了在波数谱上震相的形态是一团。
为什么要画这么一张图呢？第一，确定信号（震源）的方位。第二，确定震相。因为震相的波数我们可以从这张图读出，而震相的频率可以在原始波形数据做FFT后得到，相除即得震相的慢度，与理论的慢度比较从而确定震相。2 SAC 下 F-K 分析步骤
查阅 SAC 下的 bbfk 命令，其实相当简洁。但是首先要快速确定最外圈波数的范围，选取不当无法观察到能量集中区域。
筛选原始地震台站数据，去掉距离太远、信噪比低的台站数据，滤波（比如远震0.05Hz-0.5Hz）。计算震相理论慢度
用 Taup 计算震相的理论慢度。注意单位换算。以我自己的数据为例： 7.123 s/deg = 7.123/111.11 s/km = 0.064 s/km确定震相的主频率
向台站数据写入地震事件信息，按P波对齐后 sumstack，保存为 sum.SAC。这里只用到 -10 到 60s 的数据。# P 波对齐后
sac && SUM
cut -10 60
writestack sum.SAC
并对 sum.SAC 的各个震相进行 FFT 分析。以 P 波为例，时间窗口约 5 到 20s sac && P
xlim 0.02 5
xdiv number 5
title "Amplitude spectra (P)"
xlabel "Frequence (Hz)"
ylabel "Amplitude"
fileid off
saveimg P.pdf
其幅度谱如下，主频在 0.2Hz 左右确定震相波数范围
P 波的波数大约为 0.064 s/km * 0.2 Hz = 0.128 /km，那么最外圈波数可取 0.15 。bbfk 命令做 F-K 分析
F-K 分析使用的台站数据不需要写入地震信息。F-K 分析的目的就是直接根据不同台站的波形数据反推事件方位。sac && BBFK
cut 520 600
bbfk filter off wave 0.015 mlm norm levels 20 size 240 140 title "AK F-K Analysis"
saveimg bbfk.pdf
参数含义请查看 sac 手册或 sac 下输入 help bbfk。
更进一步，不是地震信号应该也可以做利用 sac 做 F-K 分析，只要将原信号先转换成 SAC 格式就行。豆丁微信公众号
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