【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于地震信号处理，尤其涉及一种地震波数据降噪方法。
技术介绍
1、地震信号降噪是地震学科后续研究的重要基础，现有的地震波降噪方案大多是针对人工地震信号，采用的技术为将地震信号数据绘制成图像，再利用图像降噪思路进行降噪，这种处理方法无法适用于自然地震信号。并且，由于图像降噪方案本身针对的是多地震事件数据整体图像轮廓，因此其对于图像中描述的整体地震事件降噪效果可以有直观感受，但图像中各个具体的地震信号彼此之间分辨率低，无法充分利用具体某个地震信号波形信息，对于某个具体地震事件信号降噪效果难以直观评价；而自然地震大数是针对具体地震事件的某个具体地震信号，采用图像降噪方案若要针对某个具体地震信号进行降噪效果评价，需通过一系列转换操作从图像转换至具体各个地震信号，转换过程繁琐。
2、除图像降噪方案外，现有技术中也有部分降噪方法直接针对地震波的时间域序列数据进行降噪，但其设计思路通常是直接针对时序地震数据进行处理，利用深度学习构建神经网络对收集的地震数据进行训练，提取时序信号特征，后续可输入时序的地震波数据并直接输出降噪后的时...
【技术保护点】
1.一种地震波数据降噪方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的地震波数据降噪方法，其特征在于，进一步包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的地震波数据降噪方法，其特征在于，所述地震波观测数据还包括地震事件的属性信息和地震台站的属性信息，所述制作神经网络训练集的方法包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的地震波数据降噪方法，其特征在于，取噪声信号的方法还包括：随机产生高斯白噪声，将所述高斯白噪声加入纯净地震信号中以获得噪声信号。
5.根据权利要求2-4任意一项所述的地震波数据降噪方法，其特征在于，所述Tr...
【技术特征摘要】
1.一种地震波数据降噪方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的地震波数据降噪方法，其特征在于，进一步包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的地震波数据降噪方法，其特征在于，所述地震波观测数据还包括地震事件的属性信息和地震台站的属性信息，所述制作神经网络训练集的方法包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的地震波数据降噪方法，其特征在于，取噪声信号的方法还包括：随机产生高斯白噪声，将所述高斯白噪声加入纯净地震信号中以获得噪声信号。
5.根据权利要求2-4任意一项所述的地震波数据降噪方法，其特征在于，所述transformer深度神经网络模型的输入为含噪地震信号，输出为降噪后的地震信号以及过滤的噪声信号；
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【专利技术属性】
技术研发人员：董振华，贾晓艺，苏亮，
申请(专利权)人：青岛国实科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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