一、基于小波变换的薄层地震信号奇点的检测（论文文献综述）
马帅[1]（2019）在《基于奇异性的天然气水合物赋存类型识别研究》文中进行了进一步梳理压力取芯表明天然气水合物有两种不同的赋存形态:充填于孔隙之中的肉眼不可见的孔隙充填型水合物和充填于小裂隙、小裂缝之中的肉眼可见的裂隙型水合物。开采之前需要知道水合物的赋存类型,以便选取合理的开采方式。否则,可能会引发海底坍塌和甲烷泄露等灾害。本研究根据两种赋存类型水合物分布特征的差异,提出了基于奇异性的识别水合物赋存类型方法。对孔隙型水合物而言,水合物均匀的充填在介质的孔隙之中,其物性相对均匀,包含的奇异性信息弱。而裂隙型水合物,水合物肉眼可见的充填在裂隙之中,且随机分布,物性突变性强,包含的奇异性信息强。而地层中物性变化引起的奇异性强弱特征会传递到地震数据中去,因此,可以通过对地震记录进行奇异性分析识别两者差异,从而区分水合物的赋存类型。本文按如下的思路验证方法的正确性:1、通过正演模拟研究了解奇异性能否探测水合物充填类型;2、利用实际地震资料验证正演模拟研究的结果是否正确。根据从南海真实储层获取的水合物分布特征来建立两种赋存类型的二维模型,再利用正演地震记录求得各自的奇异性特征。模拟实验证明裂隙充填型水合物的奇异性强度强,而孔隙充填型水合物的奇异性强度弱,结果与理论分析一致。之后又利用中国南海、美国布莱克海台以及水合物海岭部分地区实际地震资料识别出了水合物储层的赋存类型,通过与实际取芯资料对比,证明了本方法的有效性和实用性。在建立模型和处理实际资料过程中可能存在一些因素对方法准确性造成影响。本文又从方法可行性、方法适用性等方面对方法进行了补充研究,研究了水合物尺度、水合物分布密度、地层孔隙度、水合物饱和度、水合物层厚度以及噪音等因素对方法识别水合物赋存类型的影响,完善了研究的系统性。
王姣[2]（2018）在《时频域高分辨率地震处理关键技术研究》文中研究表明随着油气开采的不断深入,深层勘探,复杂地质体,薄层、薄互层,小规模储集体成为了勘探开发的热点问题。地震波向下传播的过程中频率会发生吸收衰减,时频分析技术能够描述地震信号频率随时间变化的关系,从而进行流体识别,储层厚度预测等,具有非常重要的意义。因此,如何提高地震资料的时频分辨率,低信噪比下时频域有效信息的识别能力,以及时频域弱信号的识别能力,是本文所要研究的主要问题。本文分别从线性时频分析方法,曲波变换,二次型时频分析方法这三种时频分析方法出发,针对上述三种情况改进或者提出新的时频分析方法。线性时频分析方法是传统时频分析方法最为常用的一类,由于受测不准原则的影响,不能在时间域和频率域同时达到较高的时频分辨率,同步压缩变换可以将时频能量压缩重排到时频脊上,提高时频域分辨率,国外学者提出了具有更高分辨率的二阶同步压缩变换,但是形式不统一,不利于方法的推广应用,本文分别从时间域和频率域推导出二阶同步压缩短时傅里叶变换和二阶同步压缩小波变换,将二者形式统一起来,并将二阶同步压缩小波变换应用到实际地震资料处理中,识别有利圈闭。由于有效信号与随机噪声在二阶同步压缩Gabor变换和二阶同步压缩小波变换上的时频展布情况是不一样的,通过局部相似性算法可以压制随机噪声,保留有效信息。曲波变换作为小波概念的延伸,常被用来做去噪,数据重构,属性提取等,本文提出了一种基于曲波变换的时频分析方法,构建一种适应地震数据的曲小波,旋转方式采用剪切式旋转,利用最优化角度曲波系数提取时频信息,并将同步压缩小波变换的思想用到曲波变换时频谱中,提高时频域分辨率。传统的时频分析方法是针对一维信号处理的,没有考虑信号的横向变化特征,对于信噪比比较低的数据,不能准确的识别有效信息,虽然有人提出过二维时频分析方法,但是这种方法得到的时频数据冗余性大,计算效率低,占用内存高,因此没有被广泛应用,基于曲波变换的时频分析方法既能改善这些问题,又能在低信噪比下更加准确的识别有效信号。二次型时频分析方法的代表是魏格纳分布,魏格纳分布具有非常高的时频分辨率,但是由于受交叉项的干扰,应用没有线性时频分析方法广泛,抑制交叉项的方法有很多,但都是针对魏格纳分布的时频能量做的处理,比如以平滑伪魏格纳分布为代表的交叉项抑制方法,这种时频方法对于弱信号的识别能力是较弱的,本文提出了一种魏格纳伪相位谱时频分析方法,通过求魏格纳分布的希尔伯特变换,构建魏格纳相位谱,进而求其时频脊或者进行滤波处理,抑制交叉项,得到新的时频谱。本文针对传统的时频分析方法存在分辨率低、低信噪比资料有效信息不易识别、弱信号难以提取的问题,在时间域和频率域推导出二阶同步压缩短时傅里叶变换和二阶同步压缩小波变换,提高实际地震资料的时频分辨率;提出了一种基于曲波变换的时频分析方法,对于低信噪比数据,具有较强的信号识别能力;研究了一种魏格纳伪相位谱时频分析方法,在保证较高时频分辨率的前提下,能够有效地识别弱信号。模型试算和实际资料处理都验证了本文方法的有效性和可靠性。
许璐[3]（2018）在《基于优化局部频率的快速匹配追踪方法研究与应用》文中进行了进一步梳理地震波在地下介质传播的过程中,其频率成分会不断地变化,而不同的频率成分揭示了地下地层不同构造特征、岩性、断裂等重要信息,因此需要自适应的根据地震信号的特点对其分解,以得到不同时刻的频率成分,提取地震信号中蕴含的重要信息。匹配追踪（MP）算法被认为就是具有这种特性的分析方法,能够较好的揭示非平稳信号的的时频特征。动态匹配追踪算法将原始信号中蕴含的瞬时属性作为其自适应贪婪分解的先验信息,进而减少每次迭代搜素最佳匹配原子的时间。但经典Hilbert变换求取的瞬时频率计算结果极其不稳定,并且会出现“负频率”干扰,对于负频率点需要对时频原子的频率属性进行全局搜索,将降低搜索邻域精度,并不属于真正意义的动态匹配追踪搜索策略。考虑到局部频率采用最小二乘反演策略,克服了瞬时频率过渡依赖单一数据点位置瞬时值的问题,综合了该数据点局部邻域内的瞬时信息,进而避免了局部频率计算结果出现负异常现象,计算结果稳定,抗噪性较强。局部频率已在各领域得到了广泛的应用,能够较好的用于检测天然油气藏和刻画沉积地质现象等。本文首次将局部频率计算模式引用到匹配追踪算法领域,用于替代瞬时频率来作为动态匹配搜索参数,并对局部频率提出优化改进。将整形正则化算子中平滑因子由常数变为向量,能够对不同数据点进行不同尺度的平滑,克服了由于分母过小对解带来的扰动现象,使得局部频率计算结果更加合理,避免了过度平滑现象。即使是信号的信噪比过低或缺失部分信号,优化局部频率也能得到合理的频率计算结果。本文提出的基于优化局部频率的快速匹配追踪算法其抗噪性得到增强,并采用多原子搜索策略,即每次迭代过程会搜索得到多个最优时频原子,因此对于信号的分解效率得到加快。本文首先研究基于优化局部频率的快速匹配追踪方法用于强反射背景的识别与分离,通过构建时频原子库来确认最佳匹配强反射信号的原子,削弱强反射能量从而凸显出强反射上下目标储层的弱小反射信息;并将该方法用于刻画沉积体的边界,利用改进的匹配追踪Wigner-Ville分布对信号进行时频表征,得到薄层砂体附近的单频瞬时谱信息,从而确定砂体的尖灭位置;发展基于优化局部频率约束的快速匹配追踪稀疏反演方法,对反演目标函数进行快速求解,并通过模型约束增加反演结果的分辨率,实现反射系数精确估计。
金彦[4]（2017）在《工程物探回波信号提取方法研究》文中研究说明本文从工程物探信号处理现状着手,分析了常见地球物理勘探方法的原理,指出现有的回波信号识别与提取方法是基于能量准则的,并分析了这种方法的发展现状。通过分析指出现有通过能量准则提取回波信号信息方法的不足,即:一,要求回波信号清晰可见;二、弱反射层信号识别困难;三、震源余震严重干扰反射信号;四、薄层回波信号识别困难。通过展示信号相位域的特点,结合信号处理一般规律,提出一种利用相位准则识别和提取回波信号的方法及其研究的关键内容。希望该方法能解决信噪比低的情况下,有效识别和提取回波信号,并解决余震的影像。为实现上述目标,本文提出首先采用S变换和S逆变换对原始信号进行去噪处理,降低外界噪音对信号处理的干扰;其次利用希尔伯特-黄变换对处理过的信号进行相位分析,提取出合适的瞬时相位信息用作回波信号提取;再次通过小波变换技术对信号的瞬时相位信息进行处理,识别和提取出回波信号。在理论分析的基础上,本文完成了一种联合三种变换的相位准则处理方法,并对模型信号进行计算和处理,验证了本方法的薄层和弱信号的分辨能力。在对实际采集的锚杆、基桩、雷达信号的处理中,本方法能够比传统方法提供更准确的反射信号时间信息,进一步从实践角度验证了本文所述的信号识别提取方法的可行性和有效性。
尹继尧,钟磊,张吉辉,赵俊,张田[5]（2016）在《基于连续小波变换目标处理技术在储层预测中的应用》文中指出随着油气藏勘探开发的不断深入,预测隐蔽性复杂岩性油气藏的空间展布规律变得越来越重要。采用基于傅里叶算法的连续小波变换信号分解和重构技术,对目的层段进行地震资料解释性目标处理,以提高储层预测精度。薄层模型正演模拟和两个实例应用结果表明,该方法在保持地震资料信噪比的基础上能有效提高地震资料中具有地质意义的弱信号,突出薄互层内部细节,其结果有利于精细刻画地层岩性油气藏的空间展布,提高薄储层预测精度。
张帆[6]（2016）在《基于“谱”反演的红外图像增强与重建方法研究》文中认为红外成像技术在现代的应用中拥有许多优点,例如较好隐蔽性和抗干扰能力等,所以该技术在军事的许多领域都有着广泛的应用。而随着科技和军事的发展,这些应用对相应的红外技术又提出了一些更高的要求,促使该领域的研究不断的深入。由于红外波段的弥散作用和成像距离远等因素的影响,导致红外目标在图像中成像面积小,且不具有形状信息,故被称之为小目标。为了增强这些难以检测的小目标,本文借鉴地震信号中反射系数的偶分量能大幅度提高反射成像分辨率的思想,提出了一种新的红外图像的增强方法。针对红外图像中目标的分辨率低,灰度能量弱等一系列问题,本文对红外图像增强和重建做了以下研究。（1）对红外成像的相关理论总结和分析了红外图像背景和目标的特性进行了研究,阐明了红外图像小目标增强的现实意义。引入了两种新的评价机制,即弱小目标的局部对比度和显着性评价指标,使得红外成像目标的评价更为合理。（2）对几种空域和变换域的红外图像增强方法进行了研究,包括空域滤波、形态学滤波、直方图均衡法、傅里叶变换及小波变换。对多组红外图像数据做进行了测试,利用峰值信噪比、平均梯度、对比度、局部对比度及显着性等对仿真结果进行了分析和评价。（3）首次将地震谱反演的思想引入了红外图像增强和重建中。在小波分解的基础上,建立了类似地震正演的红外图像灰度能量的反射模型和小波系数的奇偶分解模型,并对相关参数进行了深入研究。最后,建立了红外图像重建的目标函数,利用粒子群优化算法进行了求解,得到了重构红外图像所用的最优参数。（4）利用传统评价指标和本文引入的评价指标对多组红外图像及多种增强方法进行了测试和对比分析。
刘霞[7]（2014）在《基于谱分解的岩性油气藏薄层识别技术研究》文中研究指明我国很多陆相油气田都属于薄储层岩性油气藏。在目前条件下,10米以下的薄层地震记录分辨率较低,因此如何提高薄储层的分辨率,已成为地质勘探的研究热点。地震信号属于非平稳信号,时频分析是处理非平稳信号的重要手段。本文主要采用时频分析技术对地震信号进行时频谱分解来研究油气藏薄层识别问题。本文首先研究了薄层的理论模型及地质模型,构造了四种反射系数的楔形模型。从时域、频域以及时频域三个方面研究了楔形模型的反射特征。重点研究了基于S变换的楔形模型时频域反射特征。分析了该变换与傅里叶变换（FT）、短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（WT）的关系及其实现算法。对比分析了STFT、WT、ST变换的时频分辨率,对楔形模型进行时频谱分解,通过提取单频剖面来研究其薄层分辨能力,试算结果表明：STFT随着频率升高,其薄层分辨率有所提高,但频率过高时,其薄层分辨率下降；WT随着频率升高,其薄层分辨率有所提高,但单频剖面出现不连续状态。S变换随着频率升高,其薄层分辨能力也就越好,并且具有根据信号自身频率的变化自适应调整时频分辨率的能力。因此本文主要采用S变换的方法研究薄储层的识别问题。针对GST中的参数由经验选取的不足,文中通过在S变换中引入新的参数p来调节窗函数的标准差,并结合LJ.Stankovic提出的时频聚集性度量准则,确定p的最优值,提出了一种广义S变换,可根据信号自身能量特征自适应调整广义S变换中的参数,避免了人为因素的影响。文中讨论了参数p的选取范围,验证了该算法的无损可逆性以及单频分辨能力,与S变换、GST进行对比,试算结果表明,AOGST具有较好的能量聚集性。将改进算法应用于合成记录、楔形模型以及实际地震信号中,采用时频分解提取高频剖面的方法,可以更清晰地显示薄层。本文结合信息熵理论,提出了一种时频能谱熵算法,通过计算时频谱的能谱熵来度量频谱的总体特征。该算法先对地震信号进行S变换,并对时频谱分时求取时频能谱熵,通过提取时频能谱熵的峰值点来提高其容噪能力。试算结果表明：在高信噪比时,时频能谱熵的峰值点位置不受噪声影响,并且突出了该位置；信噪比较低时,峰值点位置稍有偏差。对低信噪比信号本文给出了具有约束条件的时频能谱熵算法。而时频能谱熵的峰值点位置对应了反射系数的位置,利用该特点可检测地震信号同向轴的位置。文中分析对比了基于S变换、GST和AOGST三种方法的时频能谱熵算法,并将其应用于合成地震记录、楔形薄层以及实际地震信号中,结果表明该算法可有效检测同向轴的位置,识别薄层。针对：Hilbert提取地震瞬时参数方法受噪声影响严重,并且瞬时频率可能出现负频率,物理意义不够明确等不足,本文研究了基于S变换的地震瞬时参数提取方法,明确了S变换下的瞬时参数的物理意义。其中瞬时振幅的峰值点对应了反射系数的位置,因此本文提出了一种基于瞬时振幅的薄层识别方法,对地震信号进行S变换,在时频谱基础上求取瞬时振幅,并提取瞬时振幅的峰值点来检测地震信号同向轴的位置。文中对比了基于S变换、GST和AOGST三种方法的瞬时振幅算法,并将其应用到合成地震记录、楔形薄层以及实际地震信号薄层识别中,具有比较明显的效果。
刘洁[8]（2013）在《基于广义S变频的薄互层识别方法研究》文中提出在地震勘探中，怎样利用薄互层来寻找含油储层一直是地球物理学家们急于解决的难题。为此地球物理学家们提出并发展了许多新方法和新技术，本文采用的广义S变换时频分析方法就是其中的一种。本文首先设计了几个典型的地震薄互层反射系数序列模型，通过对其进行频谱分析，从理论上分析了反射系数的时域和频域特征，进而通过探讨薄互层地震波单层的厚度、多互层反射系数大小以及反射系数极性对波形特征的影响来研究影响薄互层地震波特征的因素；然后以经典傅里叶变换引出了几种典型的时频分析方法，包括短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（CWT）和Wigner-Ville分布和S变换等，不仅分析了它们的数学思想、公式推导过程和它们各自的性质，还分别通过它们对信号的时频谱图分析了它们的优点和不足。重点分析了S变换的特点和性质。为了提高S变换对薄互层的分辨能力，通过对其窗函数引入可调参数进行改造后，得到了一种改进的广义S变换，实现了窗函数随频率自适应变化，从而提高了S变换这种时频分析方法在非平稳信号处理中的实用性和灵活性，并通过对合成信号和地震记录的仿真效果，证明了改进后的广义S变换的有效性和优越性。在广义S变换对薄互层的识别分析中，利用偶分量与反射系数在时间轴上对应这个事实，在单层和多层地震模型中，使合成地震记录及其奇偶分量分别经过广义S变换，发现地震记录的偶分量的时频分辨效果更好，对楔形模型的仿真则可以把薄互层的精度提高到小于1/9个波长，最后对薄互层模型的仿真和实际资料的应用则进一步表明偶分量可以更好地识别薄互层。
王贻朋[9]（2012）在《匹配追踪时频分析方法研究及其在地震解释中的应用》文中指出本文详细介绍了匹配追踪算法的基本原理和具体流程，并对时频分布的两种求法-Wigner分布和刘建磊改进公式进行了对比，并对雷克子波的Wigner分布给出了解析表达式。本文主频的求法是基于瞬时频率的小范围扫描实现的，和基于主频扫描的方法的进行了对比：本文方法主频定位准，收敛性快，计算效率高。随后介绍了其他几种时频分析方法：短时傅里叶变换、小波变换、S变换，通过一道合成的信号，比较了这几种方法优缺点。本文介绍了RGB融合属性的实现方法和优势所在，对合成地震记录和实际地震资料均作了RGB融合显示，实现了最大程度的利用地震资料的有用信息。在RGB融合属性显示图上，河道不同沉积部位颜色的差异，表明其厚薄的不同，颜色红色对应着河道的较厚部位，如河道中心，颜色蓝绿对应着河道的较薄部位，如河道边缘，实现了用低、中、高频多频信息来综合反映储层。用RGB融合属性图实现了对低频阴影的有效识别。本文利用高精度时频分析技术MPD，具有很高的频率分辨率和时间定位能力，提出了一种奇偶分解方法求薄层厚度新的思路。首先验证了地震记录关于某时窗的中心的奇偶分解，即相当于对应反射系数关于该时窗的中心的奇偶分解与子波的褶积结果。经过奇偶分解之后的偶分量上理论表达式中，频率和层厚之间关系，在子波主频确定的情况下，不再受限于薄层反射系数之比的约束，二者之间满足一一对应的关系，这为做模板预测薄层厚度提供了可能。对这种薄层厚度预测方法对理论模型做了验证试验并对这种方法缺陷进行了总结。
马见青[10]（2012）在《多分量地震自适应极化滤波方法研究》文中研究指明与常规单分量反射地震相比，多分量地震的波场信息更加丰富，联合利用纵波激发、多分量检波器接收的多波地震资料，可以解决复杂构造成像、裂隙描述及岩性勘探等难题。但是，由于多分量地震的波场比较复杂，根据不同的勘探目的，需要将不同的波场信息进行分离及去噪，为后续的资料处理和解释提供高质量的数据。不同类型地震波的极化特性不同，实际采集到的地震波是不同类型、不同极化特性的振动相互干涉和叠加的结果。极化分析就是一种基于地震波的极化特性基础上的信号处理方法，通过测量各种类型地震波的极化属性来简化信息的提取，在特定波型的识别与分离、各类噪声的压制、横波分裂分析、多波震相识别和确定波至到时等方面都有很好的效果。因此，多分量地震极化分析研究对于多分量地震的理论研究和实际应用有着深远的意义。本文针对多分量地震，在时间域和时频域分别研究了极化分析和滤波方法,取得了如下成果：（1）在S变换的基础上，提出了一种改进的广义S变换（NGST）。改进的广义S变换主要针对窗函数进行改造，引入了一个以频率为自变量的调节函数，该时窗采用宽度可变的高斯函数，通过设置调节因子，使得窗函数的宽度可以随信号频率呈线性或指数变化。这样，不仅能使窗函数的时宽随频率变化的速率变快，同时，窗函数时宽大小随频率的变化不再受线性变化的约束，这更符合非平稳地震信号的特点。通过合成信号的S变换和NGST时频谱对比分析，NGST时频谱在各频率成份的能量中心的聚集性更好，时频分辨率得到了提高，为后续时频域极化分析方法的研究奠定了数学基础。（2）标准协方差矩阵的时间域极化分析方法窗口长度固定，在实际应用中，时窗长度的选择完全依赖于经验判断，而且在给定长度的时窗内求得的极化参数不具有时变特性，因此，不可避免地会出现解释上的假象。另外，由于时窗长度的影响，无法确定记录开始和结束部分的极化参数。目前，该方法在实际应用中有很大的局限性。鉴于此，本文引入了自适应窗函数，该窗函数的长度自适应于三分量地震记录的瞬时频率，避免了在选择时窗长度时的人为影响。而且该极化分析方法是在三分量地震记录的每一个时间采样点上求极化特征参数的，因此不需要进行插值处理。（3）将自适应协方差极化分析方法和时频分析方法相结合，研究了基于小波变换和广义S变换的时频域自适应协方差极化分析方法。该方法建立在协方差矩阵的基础上，用一个近似方程来计算时窗内的协方差矩阵，这个时窗是由多分量记录的瞬时频率确定的，其长度自适应于每个时频点处的地震波的优势周期；在每个时频点估计极化特征参数，不需要进行插值；明确地将极化分布和时频分析方法联系起来，在时频域设计中滤波器，进行波场识别和分离。处理结果表明，该方法可以在时频域中准确提取各个采样点的所有极化属性，具有一定的实用性。（4）在广义S变换时频分析方法基础上，实现了一种时频域瞬时极化分析新方法。该方法不再依赖协方差矩阵，而是根据多分量信号的时频谱及瞬时相位来计算极化参数，例如极化主轴、极化次轴、极化率、平面化向量等。由于该方法在时频域中实现，结合了时频分析方法的优势，在波形识别方面更加准确。通过极化率可以识别并分离线性极化波和椭圆及圆形极化波，通过平面化向量与各分量之间的夹角大小，定性识别平面波和非平面波。（5）结合广义S变换和谱分解方法，在时频域通过多分量地震数据时频谱的实部和虚部来表征极化椭圆，通过求取时频域中极化椭圆在每一个时频点的极化参数，将各分量信号分解为“线性”信号和“圆形”信号，再对各分量的“线性”信号和“圆形”信号进行广义S反变换，最终得到线性极化波和椭圆极化波，达到波场分离的目的。该方法的一个优点在于在压制具有某一种极化特性的地震波的同时不会影响其他极化特性的地震波的振幅，比如在压制椭圆极化波的时候，能够完全保留线性极化波。由于各种极化分析方法在不同滤波目的情况下，效果也不尽相同。因此，在论文的结论部分，给出了针对不同处理目的的极化方法选择方案。
二、基于小波变换的薄层地震信号奇点的检测（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于小波变换的薄层地震信号奇点的检测（论文提纲范文）
（1）基于奇异性的天然气水合物赋存类型识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水合物赋存类型的研究现状 |
| 1.2.2 水合物岩石物理模拟理论的研究现状 |
| 1.2.3 奇异性的研究现状 |
| 1.3 研究思路和内容 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 主要创新点 |
| 第二章 奇异性理论 |
| 2.1 小波变换 |
| 2.2 奇异性 |
| 2.2.1 H(?)lder指数 |
| 2.2.2 H(?)lder指数的估计 |
| 2.3 奇异性的传递性 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 奇异性识别赋存类型的模拟实验 |
| 3.1 含水合物地层地震响应特征研究 |
| 3.1.1 含小尺度水合物体地层与均匀地层地震响应特征对比 |
| 3.1.2 含水合物薄层的地震响应特征分析 |
| 3.2 两种赋存类型水合物的奇异性特征模拟 |
| 3.2.1 裂隙型水合物模拟 |
| 3.2.2 孔隙型水合物模拟 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 实际资料验证 |
| 4.1 南海神狐SH2水合物赋存类型识别 |
| 4.1.1 南海神狐资料概况 |
| 4.1.2 赋存类型识别分析 |
| 4.2 南海东沙Sites08、16水合物赋存类型识别 |
| 4.2.1 南海东沙资料概况 |
| 4.2.2 赋存类型识别分析 |
| 4.3 布莱克海台994、995、997水合物赋存类型识别 |
| 4.3.1 布莱克海台资料概况 |
| 4.3.2 赋存类型识别分析 |
| 4.4 204航次水合物赋存类型识别 |
| 4.4.1 水合物海岭资料概况 |
| 4.4.2 水合物海岭水合物赋存类型识别分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 方法适用性讨论 |
| 5.1 水合物尺度对方法的影响分析 |
| 5.2 水合物饱和度对方法的影响分析 |
| 5.2.1 孔隙型水合物的饱和度 |
| 5.2.2 裂隙型水合物的饱和度 |
| 5.3 地层孔隙度对方法的影响分析 |
| 5.4 噪音对方法的影响分析 |
| 5.5 水合物储层厚度对方法的影响分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 讨论与结论 |
| 6.1 讨论 |
| 6.2 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 读博士期间以第一作者发表的文章 |
（2）时频域高分辨率地震处理关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 创新点摘要 |
| 主要符号中英文对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 第二章 时频分析基本原理 |
| 2.1 短时傅里叶变换 |
| 2.2 小波变换 |
| 2.3 S变换 |
| 2.3.1 S变换和短时傅里叶变换的关系 |
| 2.3.2 S变换和小波变换的关系 |
| 2.4 魏格纳分布 |
| 2.5 希尔伯特黄变换 |
| 2.6 小结 |
| 第三章 同步压缩变换 |
| 3.1 谱重排 |
| 3.2 一阶同步压缩变换 |
| 3.3 二阶同步压缩变换 |
| 3.4 同步压缩变换时频域联合压制随机噪声 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 基于曲波变换的时频分析方法 |
| 4.1 曲波变换 |
| 4.1.1 小波变换和脊波变换 |
| 4.1.2 连续曲波变换 |
| 4.1.3 离散曲波变换 |
| 4.1.4 广义曲波变换 |
| 4.2 低信噪比数据的时频分析 |
| 4.2.1 常规时频分析技术对含噪声信号的适应性 |
| 4.2.2 基于曲波变换的噪声压制方法 |
| 4.3 基于曲波变换的时频分析方法 |
| 4.3.1 构建适应地震数据的曲小波 |
| 4.3.2 利用曲波系数提取时频信息 |
| 4.4 曲波变换时频分析模型测试及实际资料处理 |
| 4.4.1 模拟数据分析 |
| 4.4.2 实际数据分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 魏格纳伪相位谱时频分析方法 |
| 5.1 魏格纳分布的交叉项抑制方法 |
| 5.2 魏格纳伪相位谱时频分析方法 |
| 5.2.1 魏格纳分布自项和交叉项的区别 |
| 5.2.2 魏格纳分布伪相位谱与其它时频分析方法的对比 |
| 5.2.3 魏格纳伪相位谱提取频率信息 |
| 5.3 模型试算和实际数据处理 |
| 5.4 小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）基于优化局部频率的快速匹配追踪方法研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 第二章 基于优化局部频率的快速匹配追踪时频分析方法 |
| 2.1 时频分析方法综述 |
| 2.1.1 稀疏表示相关概念 |
| 2.1.2 短时傅里叶变换-STFT |
| 2.1.3 连续小波变换-CWT |
| 2.1.4 S变换-ST |
| 2.1.5 匹配追踪算法-MP |
| 2.1.6 快速匹配追踪基本原理 |
| 2.1.7 时频分析方法效果分析 |
| 2.2 基于优化局部频率的快速匹配追踪算法 |
| 2.2.1 优化局部频率约束原理 |
| 2.2.2 优化局部频率测试 |
| 2.2.3 基于优化局部频率的快速匹配追踪算法测试 |
| 第三章 基于优化局部频率的匹配追踪强反射识别与分离方法 |
| 3.1 强反射背景下薄层地震干涉特征分析 |
| 3.2 匹配追踪强反射识别与分离原理 |
| 3.3 模型试算 |
| 3.4 实际资料处理 |
| 第四章 基于优化局部频率的匹配追踪沉积体边界识别 |
| 4.1 瞬时谱薄层砂体尖灭点识别原理 |
| 4.2 基于优化局部频率的匹配追踪时频表征 |
| 4.3 模型测试 |
| 4.4 实际资料处理 |
| 第五章 基于优化局部频率的快速匹配追踪稀疏反演方法 |
| 5.1 基于优化局部频率的快速匹配追踪反演原理 |
| 5.2 改进匹配追踪稀疏反演的目标函数 |
| 5.3 模型试算 |
| 5.4 实际资料处理 |
| 结论与认识 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间获得的研究成果 |
| 致谢 |
（4）工程物探回波信号提取方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 工程物探与回波信号提取方法现状 |
| 1.2 当前的主要问题 |
| 1.3 主要研究内容及创新点 |
| 1.4 创新点及成果 |
| 第2章 基于相位准则的回波信号提取方法 |
| 2.1 信号去噪及预处理 |
| 2.1.1 傅里叶变换与S变换 |
| 2.1.2 S变换去噪及预处理 |
| 2.2 瞬时相位计算及特点 |
| 2.2.1 希尔伯特变换-黄变换 |
| 2.2.2 瞬时相位的特点及意义 |
| 2.3 小波变换及异常提取 |
| 2.3.1 小波变换 |
| 2.3.2 异常点提取 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 数据处理与实际应用 |
| 3.1 模拟信号数据处理 |
| 3.1.1 基础模型及处理结果 |
| 3.1.2 极端模型及处理结果 |
| 3.2 锚杆无损检测数据及信号处理 |
| 3.1.1 空置锚杆检测采集信号及处理 |
| 3.1.2 施工锚杆检测采集信号及处理 |
| 3.3 基桩无损检测数据及信号处理 |
| 3.4 雷达信号数据及信号处理 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 信号提取方法评价 |
| 4.1 三种物探方法处理实例分析 |
| 4.2 方法适用性 |
| 4.3 方法执行效率 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
（5）基于连续小波变换目标处理技术在储层预测中的应用（论文提纲范文）
| 1 方法和原理 |
| 2 正演分析 |
| 3 实际资料分析 |
| 3.1 金龙井区实例 |
| 3.2 玛北斜坡区实例 |
| 4 结束语 |
（6）基于“谱”反演的红外图像增强与重建方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 |
| 1.3 本文研究内容及技术路线 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 红外图像及目标特性的分析 |
| 2.1 红外图像产生机理和特点 |
| 2.2 红外目标以及背景的特性分析 |
| 2.3 红外图像质量评价参数 |
| 2.3.1 常用客观评价参数 |
| 2.3.2 红外目标增强评价参数 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 红外图像增强方法研究 |
| 3.1 红外图像增强简介 |
| 3.2 空域处理方法 |
| 3.2.1 空域滤波 |
| 3.2.2 形态学滤波 |
| 3.2.3 直方图均衡法 |
| 3.3 变换域处理方法 |
| 3.3.1 傅里叶变换 |
| 3.3.1.1 傅里叶变换原理 |
| 3.3.1.2 频域滤波器 |
| 3.3.2 小波变换 |
| 3.3.2.1 图像的多分辨率分析 |
| 3.3.2.2 小波变换 |
| 3.3.2.3 基于小波的图像增强 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于“谱”反演的红外图像增强与重建方法的实现 |
| 4.1 红外反射能量模型建立的研究 |
| 4.2 反射能量奇/偶分量分解模型的研究 |
| 4.2.1 图像信号奇偶分量的分解 |
| 4.2.2 奇偶分量分解对于图像的影响 |
| 4.3 目标优化函数建立及优势频带谱反演算法细节重建 |
| 4.3.1 谱反演算法中优势频带的确定 |
| 4.3.2 目标优化函数的建立 |
| 4.3.3“谱”分解与红外图像细节重建算法步骤 |
| 4.4 基于粒子群的红外图像优化 |
| 4.4.1 粒子群算法简介 |
| 4.4.2 粒子群算法运算步骤 |
| 4.4.3 粒子群算法在红外图像优化中的应用 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 实际数据测试及评价 |
| 5.1 谱反演图像增强算法与其他方法效果对比测试 |
| 5.2 谱反演图像增强算法性能测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 本文的主要创新点 |
| 6.3 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得成果 |
（7）基于谱分解的岩性油气藏薄层识别技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 创新点摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 时频分析技术的研究现状 |
| 1.2.2 谱分解技术在油气藏薄层识别中的应用研究现状 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 1.4 论文的结构安排 |
| 第二章 薄层地震反射特征分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 薄层 |
| 2.2.1 薄层分辨率与地震波波长的关系 |
| 2.2.2 薄层分辨率与信号主频的关系 |
| 2.2.3 薄层分辨率与采样周期的关系 |
| 2.3 薄层模型 |
| 2.3.1 合成薄层理论模型 |
| 2.3.2 合成楔形地质模型 |
| 2.4 薄层反射特征分析 |
| 2.4.1 薄层反射波的时域特征分析 |
| 2.4.2 薄层反射波的频域特征分析 |
| 2.4.3 薄层反射波的时频域分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于S变换的薄层时频谱分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 S变换 |
| 3.3 S变换的性质 |
| 3.4 S变换与STFT、WT、FT的关系 |
| 3.4.1 S变换与STFT的关系 |
| 3.4.2 S变换与WT的关系 |
| 3.4.3 S变换与FT的关系 |
| 3.5 S变换的实现算法 |
| 3.6 仿真分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于自适应广义S变换的薄层识别技术研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基本广义S变换 |
| 4.2.1 广义S变换的几种典型形式 |
| 4.2.2 参数对窗函数的影响分析 |
| 4.3 改进的广义S变换-基于自适应优化窗的广义S变换(AOGST) |
| 4.3.1 改进广义S变换基本形式 |
| 4.3.2 窗函数的参数p选取范围研究 |
| 4.3.3 实现算法 |
| 4.3.4 性能分析 |
| 4.4 基于AOGST的薄层识别能力研究 |
| 4.4.1 双反射系数的合成地震记录的时频谱分析 |
| 4.4.2 合成薄层地震信号时频谱分析 |
| 4.5 AOGST在实际地震信号中的应用 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于时频能谱熵的薄层识别技术研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 时频能谱熵 |
| 5.2.1 时频能谱熵定义 |
| 5.2.2 性能分析 |
| 5.2.3 时频能谱熵算法 |
| 5.3 基于时频能谱熵的薄层识别能力研究 |
| 5.3.1 双反射系数的合成地震记录的时频能谱熵分析 |
| 5.3.2 合成薄层地震信号时频能谱熵分析 |
| 5.4 时频能谱熵算法在实际地震信号中的应用 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于地震瞬时参数的薄层识别技术研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于Hilbert变换的地震瞬时参数提取研究 |
| 6.2.1 解析信号 |
| 6.2.2 地震瞬时参数hilbert变换提取方法 |
| 6.2.3 仿真分析 |
| 6.3 基于S变换的地震瞬时参数提取研究 |
| 6.3.1 地震瞬时参数S变换提取原理 |
| 6.3.2 S变换下瞬时参数的物理意义 |
| 6.3.3 仿真分析 |
| 6.4 基于瞬时振幅的薄层识别能力研究 |
| 6.4.1 双反射系数的合成地震记录瞬时振幅方法分析 |
| 6.4.2 合成薄层地震信号瞬时振幅方法分析 |
| 6.5 瞬时振幅法在实际地震信号中的应用 |
| 6.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间所参加的科研及发表论文 |
| 致谢 |
| 论文摘要 |
（8）基于广义S变频的薄互层识别方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 创新点摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作内容 |
| 第二章 地震薄互层反射系数频谱特征分析 |
| 2.1 地震薄(互)层概念 |
| 2.2 薄互层介质的反射系数序列及其频谱 |
| 2.3 地震薄互层陷频法 |
| 2.4 地震薄互层反射系数模型 |
| 2.4.1 三层介质两个反射系数模型 |
| 2.4.2 不等厚介质相同反射系数薄互层模型 |
| 2.4.3 楔形模型反射介质模型 |
| 2.5 薄互层频谱特征的影响因素 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 时频分析及仿真研究 |
| 3.1 傅里叶变换 |
| 3.2 短时傅里叶变换 |
| 3.2.1 短时傅立叶变换的思想及数学表示 |
| 3.2.2 短时傅里叶变换的特点 |
| 3.3 小波变换 |
| 3.3.1 小波变换的思想及数学表示 |
| 3.3.2 小波变换的特点 |
| 3.4 Wigner-Ville 分布 |
| 3.4.1 Wigner-Ville 分布的思想及数学表示 |
| 3.4.2 Wigner-Ville 分布的特点 |
| 3.5 S 变换的基本理论 |
| 3.5.1 S 变换的推导过程 |
| 3.5.2 离散 S 变换 |
| 3.5.3 S 变换的性质 |
| 3.6 S 变换与其它时频分析方法的时频分析能力比较 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于改进广义 S 变换的地震薄互层识别方法研究 |
| 4.1 基于 S 变换的地震薄互层识别方法研究 |
| 4.1.1 S 变换对合成地震记录的仿真 |
| 4.1.2 S 变换对楔形模型的仿真 |
| 4.2 基于改进广义 S 变换的地震薄互层识别方法研究 |
| 4.2.1 改进的的广义 S 变换 |
| 4.2.2 通过仿真验证改进的广义 S 变换的有效性 |
| 4.2.3 改进的广义 S 变换对合成地震记录的仿真 |
| 4.3 楔形模型的仿真 |
| 4.4 不等厚介质薄互层模型仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于奇偶分解的广义 S 变换地震薄互层识别方法研究 |
| 5.1 地震信号的奇偶分量 |
| 5.2 单层模型地震记录的奇偶分量分析 |
| 5.2.1 顶底反射系数极性相反情况 |
| 5.2.2 顶底反射系数极性相同情况 |
| 5.3 多层模型地震记录的奇偶分量分析 |
| 5.4 楔形模型仿真 |
| 5.5 不等厚介质薄互层模型仿真 |
| 5.6 实际资料应用与分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 发表文章目录 |
| 致谢 |
| 详细摘要 |
（9）匹配追踪时频分析方法研究及其在地震解释中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 时频分析方法 |
| 1.2.2 RGB 融合显示和低频阴影 |
| 1.2.3 薄层厚度预测 |
| 1.3 研究内容与思路 |
| 第二章 匹配追踪 |
| 2.1 三瞬参数 |
| 2.2 匹配追踪 |
| 2.2.1 基本原理 |
| 2.2.2 匹配追踪流程 |
| 2.2.3 匹配追踪算法时频分布的求取 |
| 2.2.4 匹配追踪方法对比 |
| 2.3 其它几种时频分析方法 |
| 2.3.1 傅式变换 |
| 2.3.2 短时傅里叶变换 |
| 2.3.3 小波变换 |
| 2.3.4 S 变换 |
| 2.4 基于 MP 算法的去噪方法 |
| 第三章 RGB 融合显示及其应用 |
| 3.1 RGB 简介 |
| 3.2 RGB 融合技术 |
| 3.3 RGB 融合技术应用 |
| 3.3.1 模型试算 |
| 3.3.2 实际地震资料 RGB 融合显示 |
| 3.4 低频阴影识别油气 |
| 第四章 薄层厚度预测 |
| 4.1 理论研究 |
| 4.1.1 地震薄层 |
| 4.1.2 奇偶分解 |
| 4.2 模型试算 |
| 4.3 存在的问题 |
| 总结 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（10）多分量地震自适应极化滤波方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 问题的提出及研究背景 |
| 1.2 时频分析方法的研究进展 |
| 1.3 多分量地震极化分析方法的发展历程 |
| 1.4 多分量地震极化分析方法的研究现状 |
| 1.4.1 时间域极化滤波分析方法 |
| 1.4.2 频率域极化分析方法 |
| 1.4.3 时频域极化滤波分析方法 |
| 1.5 极化分析技术在地震勘探中的应用 |
| 1.5.1 地震波型的识别和波场分离 |
| 1.5.2 压制随机噪声提高地震资料的信噪比 |
| 1.5.3 分析横波分裂，进行各向异性研究 |
| 1.5.4 进行震相识别，确定各种地震波的初至 |
| 1.5.5 极化分析用于地震勘探存在的问题 |
| 1.6 论文主要研究内容及研究方案 |
| 1.6.1 主要研究内容 |
| 1.6.2 本论文研究方案 |
| 1.7 论文的组织结构 |
| 第二章 数学基础——时频分析方法 |
| 2.1 傅立叶变换 |
| 2.2 短时傅立叶变换 |
| 2.3 小波变换 |
| 2.3.1 小波变换基本理论 |
| 2.3.2 小波变换性质 |
| 2.4 S 变换及广义 S 变换基本理论 |
| 2.4.1 S 变换的推导过程 |
| 2.4.2 S 变换的性质 |
| 2.4.3 广义 S 变换(GST) |
| 2.5 改进的含权变函数的广义 S 变换（NGST） |
| 2.6 S 变换与短时傅立叶变换和连续小波变换的联系与比较 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 基于自适应协方差矩阵的时间域瞬时极化分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于标准协方差的极化分析方法（SCM） |
| 3.2.1 标准协方差矩阵 |
| 3.2.2 极化特征参数的计算 |
| 3.2.3 时窗长度的选取 |
| 3.3 基于自适应协方差的瞬时极化分析方法（ACM） |
| 3.3.1 自适应协方差矩阵 |
| 3.3.2 参数 N 的影响分析 |
| 3.3.3 极化特征参数的计算 |
| 3.4 数值模拟 |
| 3.5 模型数据试算 |
| 3.6 实际资料处理 |
| 3.6.1 实际三分量勘探资料处理 |
| 3.6.2 实际三分量爆破资料处理 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于自适应协方差矩阵的时频极化分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于小波变换的自适应协方差极化分析 |
| 4.2.1 时频域中的自适应协方差法 |
| 4.2.2 极化特征参数的计算 |
| 4.3 自适应协方差法与其他已有方法的联系 |
| 4.4 滤波算法 |
| 4.5 模型数据试算 |
| 4.5.1 基于小波变换的时频域自适应协方差极化方法压制地震面波 |
| 4.5.2 基于小波变换的时频域自适应协方差极化方法的纵、横波分离 |
| 4.6 基于广义 S 变换的自适应协方差极化分析 |
| 4.6.1 广义 S 变换时频域中的自适应协方差矩阵 |
| 4.6.2 基于广义 S 变换的时频域自适应协方差极化方法的纵、横波分离 |
| 4.7 实际资料处理 |
| 4.7.1 三分量勘探地震资料的时频域自适应协方差滤波 |
| 4.7.2 三分量天然地震资料的时频域自适应协方差极化滤波 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 基于广义 S 变换的时频域瞬时极化分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 时间域瞬时极化分布 |
| 5.3 时频域瞬时极化分布 |
| 5.4 模型数据试算 |
| 5.5 实际资料处理 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 基于谱分解技术的时频域极化分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 三分量地震信号的傅立叶变换 |
| 6.3 三分量地震信号极化椭圆的傅里叶谱 |
| 6.4 时频域瞬时极化分析 |
| 6.5 时频域离散瞬时极化分析 |
| 6.6 极化滤波器的设计 |
| 6.6.1 信号的“线性”和“圆形”分解 |
| 6.6.2 极化滤波器的设计 |
| 6.7 模型资料试算 |
| 6.8 实际资料 |
| 6.9 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 论文主要结论 |
| 7.2 下一步研究方向和展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
四、基于小波变换的薄层地震信号奇点的检测（论文参考文献）
- [1]基于奇异性的天然气水合物赋存类型识别研究[D]. 马帅. 中国地质大学(北京), 2019(02)
- [2]时频域高分辨率地震处理关键技术研究[D]. 王姣. 中国石油大学(华东), 2018(07)
- [3]基于优化局部频率的快速匹配追踪方法研究与应用[D]. 许璐. 中国石油大学(华东), 2018(07)
- [4]工程物探回波信号提取方法研究[D]. 金彦. 长江大学, 2017(11)
- [5]基于连续小波变换目标处理技术在储层预测中的应用[J]. 尹继尧,钟磊,张吉辉,赵俊,张田. 石油物探, 2016(03)
- [6]基于“谱”反演的红外图像增强与重建方法研究[D]. 张帆. 电子科技大学, 2016(02)
- [7]基于谱分解的岩性油气藏薄层识别技术研究[D]. 刘霞. 东北石油大学, 2014(05)
- [8]基于广义S变频的薄互层识别方法研究[D]. 刘洁. 东北石油大学, 2013(S2)
- [9]匹配追踪时频分析方法研究及其在地震解释中的应用[D]. 王贻朋. 中国石油大学（华东）, 2012(05)
- [10]多分量地震自适应极化滤波方法研究[D]. 马见青. 长安大学, 2012(07)