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申请/专利权人：中国科学院海洋研究所

摘要：本发明公开了一种基于经验模态法的震源子波提取方法，属于地震数据处理技术领域。包括以下步骤：信号分解；选择合适的IMF；去噪与平滑；子波校正与合成和验证与应用。本发明适用于非线性和非平稳信号，不需要预先设定基函数，通过局部平均和局部极值点来识别并分解信号，能够自动适应信号的内在特征和变化趋势，使得在处理复杂地质结构和不同类型的地震信号时更为灵活和有效。并且能够将原始地震信号分解成一系列固有模态函数，每个IMF代表了信号的一个特定频率带的信息，有助于更精细地识别和分离出震源子波。避免了频谱分析中常见的窗函数引起的泄漏和混叠效应，从而更好地保持了信号的时间局部性和频率特性。

主权项：1.一种基于经验模态法的震源子波提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、信号分解、将地震数据通过经验模态分解技术进行多层分解，得到一系列固有模态函数IMF，每个IMF代表了原始信号中不同时间尺度上的局部波动特征；在步骤S1中，信号分解的具体步骤如下所示：S11、针对经验模态分解，选择地震数据的一段作为分析信号，找出信号中的所有局部极大值和极小值点；S12、使用样条插值连接所有局部极大值点和极小值点，形成上包络线和下包络线；S13、计算上包络线和下包络线的平均值，得到中间信号，将原始信号减去中间信号，得到差分信号；S14、检查差分信号是否满足IMF的条件，若不满足条件，则将差分信号作为新的信号重复步骤S11至S14，获得直到满足条件为止，定义；S15、当差分信号满足IMF条件时，将其作为保存，从原始信号中减去，得到剩余信号，并将剩余信号作为新的信号，重复步骤S11至S15，直到分解出所有IMF或剩余信号满足停止条件；S16、将所有分离出来的IMF加上最后一个剩余信号重构原始地震数据信号，并分析每个IMF，通过进行Hilbert变换，获取瞬时频率和振幅信息；S2、选择合适的IMF、在得到的所有IMF中，通过对每个IMF的特征提取，评估每个IMF与震源子波之间的相似性，选择与震源子波特征最为接近的IMF作为候选子波；S3、去噪与平滑、对选中的IMF进行适当的去噪处理，减少噪声对震源子波的影响；在步骤S3中采用小波变换对选中的IMF进行去噪处理；S4、子波校正与合成、对选中的IMF进行必要的校正，将校正后的IMF与其他IMF适当组合，使其恢复完整的震源子波形态；在步骤S4中，使用希尔伯特变换对IMF进行频谱分析，检查是否有能量泄露或模式混淆现象，再通过重新分配高频或低频成分进行校正；S5、验证与应用、将提取出的震源子波与原始数据进行比较，验证其有效性，采用反褶积运算对震源子波进行验证，具体公式如下所示[Zt=XtSt]其中，Zt是反褶积后的地震记录，Xt是原始地震记录，St是震源子波。

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