一种ARMA模型地震子波提取方法研究

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• 出版年：2010
• 作者：王少水；戴永寿；王芳；彭星
• 单位1：中国石油大学（华东）信息与控制工程学院
• 出生年：1985
• 学历：硕士生
• 语种：中文
• 作者关键词：地震子波；高阶累积量；自回归滑动平均(ARMA)；奇异值分解(SVD)；信息量准则
• 起始页：2109
• 总页数：6
• 经费资助：国家自然基金项目(40974072)；中国石油大学（华东）研究生创新基金项目联合资助。
• 刊名：地球物理学进展
• 是否内版：否
• 刊频：双月刊
• 创刊时间：1986
• 主管单位：中国科学院
• 主办单位：中国科学院地质与地球物理研究所；中国地球物理学会
• 主编：刘光鼎
• 电子信箱：grog@mail.igcas.ac.cn；geophys@163.com
• 网址：http://www.progeophys.cn
• 卷：25
• 期：6
• 期刊索取号：P260.6208-1
• 核心期刊：全国中文核心期刊；中文科技核心期刊；中国科学引文数据库核心期刊

摘要

在地震子波因果、混合相位的假设下，本文突破突破滑动平均(MA)型假设的地震子波提取技术，提出一种阶数吝啬的自回归滑动平均(ARMA)模型对地震子波进行参数化准确建模的方法，针对地震子波ARMA模型定阶困难，超定阶容易造成计算量大、运算速度慢，欠定阶不能满足精确子波的要求，本文采用基于自相关函数的奇异值分解(SVD)法确定AR模型阶数，同时将信息量准则法与高阶累积量法相结合，提出了一种新的MA模型定阶法。数值仿真和实际地震数据处理结果表明，本文所用方法可以有效地压制加性高斯色噪声，信息量准则法可有效提高MA定阶的准确率，在保证子波精度的同时尽可能降低模型阶数，实现运算高效率。