【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及地震数据的处理领域，具体涉及一种基于深度学习的天然地震信号增强方法，它属于“地震学；地震或声学的勘探或探测”中的“地震数据的处理”领域，尤其是“地震信号的相关处理；消除干扰能量的影响”。
技术介绍
1、地震数据不可避免地受到各种噪声的干扰，噪声干扰会严重降低地震数据质量，进而影响后续地震数据处理的准确性。为了压制天然地震数据中的噪声干扰，同时增强地震信号，已经研究得到了各种方法，目前主要分为常规方法和新兴的深度学习方法两大类。
2、第一类的常规方法的基本思想是将时域波形转换到其它变换域来提高地震数据的稀疏性，以更容易地区分地震信号和噪声，并对它们进行分离或压制。这类方法主要包括：
3、1、频域噪声压制方法。频域噪声压制方法包括频谱滤波法和频谱相减法。
4、频谱滤波法通常采用傅里叶变换将时域波形数据变换到频域，提取地震事件所处频率范围内的频谱，进而压制地震数据中的噪声。但是，当噪声和地震事件的频率范围有重叠时，无法通过该方法压制噪声。同时，不同地震事件的频率范围差异较大，需要对每个地震事件...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的天然地震信号增强方法，其特征在于，所述天然地震信号增强方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的天然地震信号增强方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的天然地震信号增强方法，其特征在于：
4.根据权利要求2所述的基于深度学习的天然地震信号增强方法，其特征在于：
5.根据权利要求2所述的基于深度学习的天然地震信号增强方法，其特征在于：
6.根据权利要求1所述的基于深度学习的天然地震信号增强方法，其特征在于：
7.根据权利要求1所述的基于深度学习的天然地...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的天然地震信号增强方法，其特征在于，所述天然地震信号增强方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的天然地震信号增强方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的天然地震信号增强方法，其特征在于：
4.根据权利要求2所述的基于深度学习的天然地震信号增强方法，其特征在于：
5.根据权利要求2所述的基于深度学习的天然地震信号增强方法，其特征在于：
6.根据权利要求1所述的基于深度学习的天然地震...
【专利技术属性】
技术研发人员：周贝贝，
申请(专利权)人：中国地震局地球物理研究所，
类型：发明
国别省市：
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