匹配濾波和曲波去噪相結(jié)合的氣槍主動(dòng)源弱信號(hào)提取
2020-09-26 10:08:11譚俊卿楊潤(rùn)海向涯王彬姜金鐘
地震研究 2020年4期
譚俊卿 楊潤(rùn)海 向涯 王彬 姜金鐘
摘要：提出由一維模板匹配濾波技術(shù)（MFT）和二維曲波（Curvelet）變換法穿插的數(shù)據(jù)處理方法，即先通過(guò)一維模板匹配濾波方法得到相關(guān)系數(shù)，將相關(guān)系數(shù)組成二維數(shù)據(jù)并用曲波變換法處理，最后將各道對(duì)應(yīng)相關(guān)系數(shù)分別與模板信號(hào)褶積，得到高信噪比恢復(fù)信號(hào)。將該方法用于處理仿真數(shù)據(jù)和賓川主動(dòng)源氣槍信號(hào)，結(jié)果表明：在賓川主動(dòng)源氣槍信號(hào)的處理中，本方法較單一數(shù)據(jù)去噪方法恢復(fù)能力更好，可對(duì)氣槍主動(dòng)源的模擬與實(shí)際信號(hào)進(jìn)行更好的數(shù)據(jù)提取與恢復(fù)，得到噪聲干擾更少的地下介質(zhì)波速變化，提高低信噪比數(shù)據(jù)的利用率與可分析性。
關(guān)鍵詞：主動(dòng)源氣槍信號(hào);模板匹配濾波技術(shù);曲波變換;波速變化
中圖分類號(hào)：P315.61文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1000-0666（2020）04-0701-10
0引言
地震波是照亮地球內(nèi)部的一盞明燈，是少數(shù)能穿透整個(gè)地球的信號(hào)之一，攜帶了豐富的地下介質(zhì)結(jié)構(gòu)和物性信息，是研究地球內(nèi)部結(jié)構(gòu)的最有效工具（陳颙等，2007a，b，c）。地下介質(zhì)波速變化可以通過(guò)高度相似的地震信號(hào)計(jì)算得到，為此，國(guó)內(nèi)外已開展了許多主動(dòng)源探測(cè)項(xiàng)目，其中，氣槍震源具有綠色環(huán)保、信號(hào)低頻、能量轉(zhuǎn)換效率高等優(yōu)點(diǎn)，在激發(fā)條件不變時(shí)信號(hào)重復(fù)性高、激發(fā)時(shí)刻精確、激發(fā)位置可控，為精細(xì)獲取區(qū)域地下介質(zhì)結(jié)構(gòu)變化提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在陳颙院士“地下明燈計(jì)劃”的推動(dòng)下，大容量氣槍震源被移植到陸地水庫(kù)中，進(jìn)行地下介質(zhì)變化的觀測(cè)與研究（Chen et al，2008;王彬等，2012;王寶善等，2016;王偉濤等，2017;丘學(xué)林等，2007;向涯等，2017;楊微等，2016;林建民等，2010）。
地下介質(zhì)在地震發(fā)生前都會(huì)有裂隙和孔隙壓力的變化，這個(gè)變化在介質(zhì)波速上有所體現(xiàn)，這種波速的細(xì)微變化能被主動(dòng)源信號(hào)所捕獲，有助于認(rèn)識(shí)地震孕育的物理過(guò)程（黃亦磊等，2017，Simmons，1964;Yukutanke，1988）。地震記錄中與地下介質(zhì)變化相關(guān)的信息較微弱，如何從強(qiáng)背景噪聲中識(shí)別與提取地震弱信號(hào)，是區(qū)域結(jié)構(gòu)探測(cè)和地下介質(zhì)物性結(jié)構(gòu)變化研究的關(guān)鍵（劉必?zé)舻龋?011;徐逸鶴等，2016;翟秋實(shí)等，2016;欒奕等，2016;劉自鳳等，2015;魏蕓蕓等，2016;姚佳琪等，2017;Wang et al，2010）。
運(yùn)用疊加、濾波等方法壓制噪聲，是提高地震資料信噪比和增強(qiáng)弱信號(hào)提取能力的主要途徑。信號(hào)疊加可以有效識(shí)別淹沒(méi)在強(qiáng)背景噪聲下的氣槍信號(hào)，但長(zhǎng)時(shí)間的疊加受人類不定期活動(dòng)、固體潮變化、大氣壓等因素影響，疊加信號(hào)精度一般。濾波方法有很多種，其中頻域?yàn)V波通過(guò)Fourier變換得到原始信號(hào)頻譜，在分析非穩(wěn)態(tài)的地震信號(hào)時(shí)具有一定局限，其濾波方式簡(jiǎn)單，但效果一般;小波變換彌補(bǔ)了Fourier變換的不足，在頻域和時(shí)域都能較好地表達(dá)局部化特征，在表示“線奇異”和“面奇異”目標(biāo)時(shí)，不能獲得最優(yōu)的非線性逼近;曲波變換是繼小波變換、脊波變換等之后發(fā)展起來(lái)的一種數(shù)據(jù)稀疏表示方法，具有多分辨率、時(shí)頻局部性、多方向性等特點(diǎn)，克服了小波變換的不足，在圖像和指紋識(shí)別等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛（Candes et al，2004;袁艷華等，2010;林春，王緒本，2009）。模板匹配濾波技術(shù)（以下簡(jiǎn)稱匹配濾波）是一種基于互相關(guān)的信號(hào)識(shí)別方法，該方法在滑動(dòng)窗互相關(guān)（Sliding-Window Cross-Correlation，簡(jiǎn)稱SCC）檢測(cè)技術(shù)的基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)，是低信噪比數(shù)據(jù)中識(shí)別、提取弱信號(hào)的一種方法，在醫(yī)學(xué)、電子通信、圖像識(shí)別等眾多領(lǐng)域應(yīng)用較廣（李璐等，2017;Yang et al，2009;Abbott et al，2016;Hoover et al，2000;Dong et al，2008;Avadhanulu，Sreenivas，2013;Gibbons，Ringdal，2006;Shelly et al，2007;Peng，Zhao，2009）。
常用地震數(shù)據(jù)去噪方法是根據(jù)信號(hào)主要特征進(jìn)行單一的數(shù)據(jù)去噪，效果往往不夠理想，本文考慮將不同的去噪方法穿插結(jié)合，介紹了匹配濾波法和曲波變換法相結(jié)合（以下簡(jiǎn)稱“匹配曲波結(jié)合法”）的主動(dòng)源氣槍弱信號(hào)提取過(guò)程，并進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)和實(shí)際數(shù)據(jù)的計(jì)算分析，得到了比單一方法計(jì)算更為精確的地下介質(zhì)波速變化。
地震研究43卷第4期譚俊卿等：匹配濾波和曲波去噪相結(jié)合的氣槍主動(dòng)源弱信號(hào)提取1方法原理簡(jiǎn)介
1.1匹配濾波基本原理
匹配濾波是以已知信號(hào)波形為模板，與各道低信噪比信號(hào)進(jìn)行互相關(guān)計(jì)算，對(duì)于某一模板信號(hào)，利用下式計(jì)算模板信號(hào)和待檢測(cè)信號(hào)的相關(guān)系數(shù)（Cross-Correlation coefficient，簡(jiǎn)稱CC系數(shù)）：CC=∑t1t0[X（t）-X]*[Y（t）-Y]∑t1t0[X（t）-X]2*∑t1t0[Y（t）-Y]2（1）式中：t0，t1是計(jì)算相關(guān)系數(shù)窗口的開始與結(jié)束時(shí)刻;X（t），Y（t）為t0～t1的模板信號(hào)和待檢測(cè)信號(hào)。計(jì)算時(shí)每次在待檢測(cè)信號(hào)上移動(dòng)一個(gè)采樣點(diǎn)，得到該分量的一道相關(guān)系數(shù)波形（李璐等，2017;Peng，Zhao，2009;Yao et al，2015）。
本文模板信號(hào)通過(guò)數(shù)據(jù)疊加得到，根據(jù)模板信號(hào)對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行匹配識(shí)別，計(jì)算得到相關(guān)系數(shù)，最后將模板信號(hào)與相關(guān)系數(shù)褶積得到恢復(fù)信號(hào)。相關(guān)系數(shù)對(duì)恢復(fù)信號(hào)的信噪比有著直接的影響，系數(shù)加窗可實(shí)現(xiàn)噪聲的壓制。Kaiser窗是一種最優(yōu)化窗，其頻帶內(nèi)能量主要集中在主瓣中，有著最好的旁瓣抑制性能，本文用該窗函數(shù)對(duì)相關(guān)系數(shù)中的干擾進(jìn)行初步壓制。相關(guān)系數(shù)處理的另一方法是曲波變換，曲波變換是一種良好的二維數(shù)據(jù)稀疏處理方法，將一維相關(guān)系數(shù)轉(zhuǎn)為二維數(shù)據(jù)格式，進(jìn)行曲波處理，可去除相關(guān)系數(shù)中的大部分干擾。基本處理流程如圖1所示。1.2曲波變換基本原理
曲波變換和小波變換、脊波變換原理一樣，都屬于系數(shù)理論范疇，通過(guò)基函數(shù)與信號(hào)的內(nèi)積來(lái)實(shí)現(xiàn)信號(hào)的稀疏表示。在二維連續(xù)空間R2中，r，θ為頻域中的極坐標(biāo)，ω為頻域變量，x為空間位置變量。定義頻域中平滑、非負(fù)、實(shí)值的半徑窗W（r），角度窗V（t）滿足（Candes，et al，2004;申陽(yáng)，2011;柳慧譜等，2014;莊哲民等，2014;仝中飛等，2008）：∑∞j=-∞W2（2jr）=1r∈（34，32）
∑∞l=-∞V2（t-l）=1t∈（-12，12）（2）式中：j為半徑;l為角度參數(shù)。
對(duì)所有的j≥1，定義Fourier頻域中頻域窗為：Uj（r，θ）=2-34jW（2-jr）V（2[j2]θ2π）（3）式中：[j2]表示j2的整數(shù)部分;Uj在頻域極坐標(biāo)中的支撐區(qū)域?yàn)橐粋€(gè)“楔形窗”，如圖2所示，在頻域的第j級(jí)、第k角度，位置為k=（k1，k2）∈Z2的Curvelet變換系數(shù)定義為：C（i，j，k）=1（2π）2∫f^（ω）Uj（Rθω）ej
笛卡爾坐標(biāo)中的局部頻域窗定義為：Uj～，l=Wj～（ω）Vj（Sθlω）（5）式中：Wj（ω）=[2j+1-2j（ω）]
Vj（ω）=V（2[j2]gω1ω2）（j≥0）（6）式中：定義為2個(gè)一維低通窗口的內(nèi)積。
離散Curvelet 變換定義為：C（j，l，k）=∫f～（ω）Uj～（STθlω）ej（S-Tθlb，ω）
=∫f～（Sθlω）Uj～（ω）ej（b，ω）dω（7）離散曲波變換算法有2種，本文使用的是基于Wrapping的快速曲波變換算法，其運(yùn)算速度快、算法效率高。
地震信號(hào)沿時(shí)空域的不同角度具有強(qiáng)相關(guān)性，當(dāng)曲波變換系數(shù)分布在曲波域的有限區(qū)域時(shí)，系數(shù)為強(qiáng)振幅，隨機(jī)噪聲在時(shí)空域中不具有相關(guān)性;當(dāng)曲波變換系數(shù)分布于整個(gè)曲波域時(shí)，系數(shù)為弱振幅，利用信號(hào)和噪聲在曲波系數(shù)的幅值差異，去除一定比例的與噪聲干擾相對(duì)應(yīng)的弱幅值系數(shù)，進(jìn)行曲波重構(gòu)，實(shí)現(xiàn)曲波去噪。
在曲波數(shù)據(jù)處理中，如何在控制保留系數(shù)的比例、盡可能在保留有效信息的前提下實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)去噪，是曲波處理中的難點(diǎn)，根據(jù)曲波變換的特性，曲波變換域中約10%的曲波系數(shù)就幾乎能完整地恢復(fù)出信號(hào)的各項(xiàng)信息。對(duì)低信噪比信號(hào)通過(guò)曲波變換得到的相關(guān)系數(shù)，這個(gè)比例甚至可以縮小到1%～5%，再經(jīng)與模板信號(hào)的褶積計(jì)算，仍可較好地恢復(fù)出信號(hào)波形和對(duì)應(yīng)的走時(shí)差變化。匹配曲波結(jié)合法變相使曲波變換的稀疏表達(dá)能力增強(qiáng)，可以用更少的、與信號(hào)相關(guān)的系數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)重構(gòu)恢復(fù)，提高數(shù)據(jù)中噪聲與信號(hào)的分離度與信號(hào)信噪比。
2仿真數(shù)據(jù)計(jì)算
2.1仿真數(shù)據(jù)
本文的研究方法需要數(shù)據(jù)的初至具有良好的時(shí)間一致性，信號(hào)道間具有高度重復(fù)性，不同信號(hào)道間盡量滿足近等間隔采樣，這樣才能得到更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)處理結(jié)果。主動(dòng)源氣槍格林函數(shù)在氣槍源激發(fā)條件不變時(shí)具有高重復(fù)性，信號(hào)間的相關(guān)性可高于0.99，滿足高重復(fù)性要求。根據(jù)等間隔采樣要求，首先模擬3年每天一次的氣槍主動(dòng)源激發(fā)過(guò)程，二維數(shù)據(jù)格式如圖3a所示，并在每天的模擬信號(hào)中添加波速相對(duì)變化，該變化包含了周期為一年的大變化和周期為一個(gè)月的小變化（圖3c），每道信號(hào)采樣率為100 Hz，采樣時(shí)長(zhǎng)為14 s;對(duì)仿真信號(hào)添加高斯白噪聲，本文以-5 dB信噪比數(shù)據(jù)（圖 3b，d）為例說(shuō)明。
2.2匹配曲波結(jié)合法與其它方法的比較
對(duì)幅值歸一化信號(hào)應(yīng)用一維頻域?yàn)V波、曲波去噪、匹配濾波及匹配曲波結(jié)合法進(jìn)行對(duì)比說(shuō)明。應(yīng)用頻域?yàn)V波對(duì)信號(hào)主要頻段2～7 Hz進(jìn)行濾波處理;匹配濾波只進(jìn)行簡(jiǎn)單加窗處理;曲波去噪保存約5%的大幅值曲波域系數(shù)。
按照?qǐng)D1所示流程，對(duì)-5 dB模擬信號(hào)處理計(jì)算，匹配識(shí)別的相關(guān)系數(shù)在曲波處理前后如圖4所示，圖4a為匹配識(shí)別相關(guān)系數(shù)第1道，圖4c為匹配二維相關(guān)系數(shù)，可見較明顯的噪聲干擾;圖4b為曲波處理后相關(guān)系數(shù)第1道，圖4d為曲波處理后的二維相關(guān)系數(shù)，可見噪聲干擾減少，最后用圖4d對(duì)應(yīng)的相關(guān)系數(shù)與疊加模板信號(hào)褶積計(jì)算。對(duì)于高重復(fù)信號(hào)，利用模板信號(hào)計(jì)算的相關(guān)系數(shù)在理論上是左右對(duì)稱的，本文只采用右邊一半的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行計(jì)算，即可得到對(duì)應(yīng)的重構(gòu)信號(hào)。不同數(shù)據(jù)處理方法的結(jié)果如圖5所示，頻域?yàn)V波去噪后的二維數(shù)據(jù)噪點(diǎn)最多（圖5a），曲波去噪中有小部分亮點(diǎn)出現(xiàn)（圖5b），其它2種方法噪點(diǎn)不明顯（圖5c，d）。在不同方法恢復(fù)的單道與理論信號(hào)的對(duì)比中（圖6），頻域?yàn)V波處理后信號(hào)殘留了較多干擾，曲波去噪數(shù)據(jù)波形與理論變化最接近;匹配濾波與匹配曲波結(jié)合法結(jié)果相當(dāng)，但在部分位置出現(xiàn)了信號(hào)幅值和相位的異常變化，這兩種方法在計(jì)算過(guò)程中都使用到了疊加參考模板信號(hào)參與的褶積計(jì)算，導(dǎo)致了重構(gòu)信號(hào)的固定偏差，重構(gòu)信號(hào)在應(yīng)用互相關(guān)法計(jì)算信號(hào)波速相對(duì)變化時(shí)對(duì)波速變化的計(jì)算幾乎無(wú)影響。
根據(jù)恢復(fù)信號(hào)計(jì)算得到精確的信號(hào)走時(shí)差變化是信號(hào)處理的最終目的。對(duì)于不同濾波方法，結(jié)果不同方法計(jì)算得出對(duì)應(yīng)的波速變化曲線，如圖7所示。分析可知：頻域?yàn)V波的變化最雜亂，匹配濾波略優(yōu)于頻域?yàn)V波;曲波去噪總體年變化趨勢(shì)與理論值相當(dāng)，月變化細(xì)節(jié)信息丟失;匹配曲波結(jié)合法去噪數(shù)據(jù)的波速相對(duì)變化與理論值最接近，僅在信號(hào)波速相對(duì)變化幅值上出現(xiàn)細(xì)微差別。其中，曲波去噪結(jié)果對(duì)應(yīng)的單道恢復(fù)波形中存在少量噪聲干擾，說(shuō)明此時(shí)曲波系數(shù)幅值的保留量已經(jīng)處于主要信號(hào)和噪聲臨界點(diǎn)位置，而曲波去噪后波速變化的月變化信息被作為噪聲干擾而去除，增大系數(shù)保留量則會(huì)增加干擾，一般的曲波系數(shù)保留方法難以實(shí)現(xiàn)對(duì)干擾信息的精確去除。綜合對(duì)比認(rèn)為，匹配曲波法可較好地克服匹配濾波去噪能力較弱和曲波去噪細(xì)節(jié)丟失的問(wèn)題。
為了定量地對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行分析對(duì)比，制定評(píng)價(jià)參數(shù)如下：Eva=Corr·lg（SNR）Resid（8）式中：SNR為恢復(fù)信號(hào)的信噪比;Corr為計(jì)算的波速變化與理論值的相關(guān)系數(shù)，0 分析表1中不同方法的評(píng)價(jià)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，匹配曲波結(jié)合法在處理信號(hào)的相對(duì)波速變化的恢復(fù)上性能最好，曲波去噪恢復(fù)數(shù)據(jù)的信噪比最高，但在波速相對(duì)變化中細(xì)節(jié)信息丟失較嚴(yán)重，匹配曲波結(jié)合法信噪比表現(xiàn)一般，與褶積重構(gòu)時(shí)的固定偏 差對(duì)恢復(fù)波形的影響有關(guān)，此偏差使得重構(gòu)恢復(fù)信號(hào)的相位和振幅與理論信號(hào)間存在差異。 2.3不同去噪方法的綜合評(píng)價(jià)分析 計(jì)算不同方法在不同信噪比下恢復(fù)數(shù)據(jù)的綜合評(píng)價(jià)值Eva，如圖8所示。由圖可見，頻域?yàn)V波最低，曲波去噪次之，匹配曲波結(jié)合法最高。隨著信噪比的增加，頻域?yàn)V波、匹配濾波、曲波去噪法Eva值均近似線性增加，說(shuō)明這3種方法受原始數(shù)據(jù)信噪比的影響較大。而匹配濾波和曲波變換結(jié)合法在仿真實(shí)驗(yàn)中可對(duì)-8 dB信噪比信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)的恢復(fù)重構(gòu)，且能較精確地計(jì)算出波速相對(duì)變化。 3實(shí)際數(shù)據(jù)處理 以云南省內(nèi)距賓川主動(dòng)源氣槍發(fā)射臺(tái)約50 km處的53284臺(tái)記錄數(shù)據(jù)為例進(jìn)行計(jì)算說(shuō)明，選取2012—2016年部分記錄數(shù)據(jù)（圖9），數(shù)據(jù)采樣率為100 Hz。53284臺(tái)距離激發(fā)臺(tái)較遠(yuǎn)，信號(hào)較弱，噪聲干擾多（圖9a）。首先使用頻域?yàn)V波初步處理并疊加得到模板信號(hào)（圖9b）;計(jì)算模板信號(hào)與各道信號(hào)的相關(guān)度，去除約10%相關(guān)性較低、異常信號(hào)道;分別應(yīng)用曲波去噪、匹配濾波、匹配曲波結(jié)合法等處理，結(jié)果如圖10所示。由圖10a的二維去噪結(jié)果可見，頻域?yàn)V波效果最差，二維信號(hào)和單道信號(hào)噪聲殘留多（圖10a-1，b-1）;曲波去噪后數(shù)據(jù)同相軸清晰度增加（圖10a-2），單道信號(hào)干擾減少（圖10b-2）;匹配濾波重構(gòu)信號(hào)同相軸較清晰（圖10a-3），觀測(cè)對(duì)應(yīng)單道信號(hào)可以發(fā)現(xiàn)，此時(shí)恢復(fù)信號(hào)與疊加模板信號(hào)相似度最大（圖10b-3）;匹配曲波結(jié)合法結(jié)果中，同相軸連續(xù)性進(jìn)一步增強(qiáng)（圖10a-4）。在匹配濾波的褶積信號(hào)重構(gòu)中，需用模板信號(hào)參與計(jì)算，而疊加得到的模板信號(hào)中難去除的干擾會(huì)被帶入到重構(gòu)信號(hào)中，干擾重構(gòu)信號(hào)的波形變化，所以對(duì)圖10a-4結(jié)果再次應(yīng)用曲波去噪做適當(dāng)處理，結(jié)果如圖10a-5所示，此時(shí)單道信號(hào)噪聲干擾明顯減少（圖10b-5）。對(duì)上述數(shù)據(jù)的處理結(jié)果分別計(jì)算其波速相對(duì)變化曲線，并與該地的水位變化曲線進(jìn)行對(duì)比，如圖11所示。由圖11a可見，頻域?yàn)V波和匹配濾波結(jié)果計(jì)算的波速變化較雜亂、干擾較多，波形變化趨勢(shì)難以分辨;而曲波去噪優(yōu)于前2種方法，但計(jì)算的波速變化率曲線中仍殘留了較多噪聲干擾（圖11b）;匹配曲波結(jié)合法處理的數(shù)據(jù)計(jì)算的波速變化與再經(jīng)曲波去噪處理的結(jié)果相接近，但后者的異常變化更少（圖11b中綠線）。同時(shí)該地區(qū)的水位變化曲線與波速變化率曲線具有近似正相關(guān)關(guān)系，特別是2014年6月前波速和水位的總體變化趨勢(shì)較接近。 4結(jié)論與討論 本文以賓川主動(dòng)源氣槍信號(hào)為基礎(chǔ)，介紹了一種匹配濾波和曲波變換相結(jié)合的、在強(qiáng)背景噪聲下提取地下介質(zhì)波速變化弱信號(hào)的方法，可提高強(qiáng)背景噪聲下信號(hào)的信噪比和地下介質(zhì)波速相對(duì)變化的計(jì)算精度。通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析得出以下結(jié)論： （1）通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，匹配曲波結(jié)合法在信號(hào)波速相對(duì)變化的恢復(fù)精度上遠(yuǎn)高于單獨(dú)使用曲波去噪或匹配濾波方法，波速相對(duì)變化與理論變化接近程度高。 （2）以云南省內(nèi)距賓川主動(dòng)源氣槍發(fā)射臺(tái)約50 km處的53284臺(tái)記錄數(shù)據(jù)為例，處理實(shí)際低信噪比地震數(shù)據(jù)得到波速相對(duì)變化曲線，并與水位變化曲線對(duì)比，發(fā)現(xiàn)53284臺(tái)的波速變化曲線與水位變化曲線存在近似正相關(guān)關(guān)系。 仿真數(shù)據(jù)是一天一次激發(fā)的等間隔采樣數(shù)據(jù)，而實(shí)際數(shù)據(jù)記錄受采集環(huán)境限制，為非等間隔采樣數(shù)據(jù)。二維數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，將非等間隔采樣數(shù)據(jù)作為等間隔數(shù)據(jù)處理后又恢復(fù)到非等間隔狀態(tài)過(guò)程中，在時(shí)間跨度比較大的地方無(wú)法準(zhǔn)確估計(jì)出波速相對(duì)變化的差異，如空缺幾個(gè)月數(shù)據(jù)的波速變化曲線前后值比較接近。低信噪比信號(hào)疊加得到的模板信號(hào)存在較多難以去除的干擾，這些干擾會(huì)影響匹配濾波的信號(hào)恢復(fù)重構(gòu)，降低恢復(fù)信號(hào)的精度。 參考文獻(xiàn)： 陳颙，王寶善，葛洪魁，等.2007a.建立地震發(fā)射臺(tái)的建議[J].地球科學(xué)進(jìn)展，22（5）：441-446. 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Combining MFT and Curvelet Transform Method to Extract Weak Signal in Active Source of Air Gun TAN Junqing1，YANG Runhai2，XIANG Ya3，WANG Bin2，JIANG Jinzhong2 （1.School of Earth Sciences，Yunnan University，Kunming 650091，Yunnan，China） （2.Yunnan Earthquake Agency，Kunming 650224，Yunnan，China） （3.Key Laboratory of Earthquake Geodesy，Institute of Seismology，China Earthquake Administration，Wuhan 430071，Hubei，China） Abstract In this paper，we introduced a data processing method interspersed with two method that based on one-dimensional template Matching Filtering Technology（MFT）and two-dimensional Curvelet Transform method.Firstly，the correlation coefficients are obtained by the one-dimensional MFT，then the correlation coefficients are composed into two-dimensional data and processed by Curvelet Transform method.Finally，the corresponding correlation coefficients are respectively folded with the template signal to obtain the recovery signal.Then，we applied this method to the processing of simulation signal and air gun signal of Binchuan active source.Experiments show that this method is more better than that processing by one single method，with better recovery ability in Binchuan Air Gun Experimental Base，which can get better recovery signal in simulation and actual recorded data signal processing，and get the wave velocity variation with less noise interference in underground media.It is beneficial to the analysis and research of the following seismologists and improve the utilization and analyzability of low SNR data. Keywords：weak air gun signal of active source;Matched Filtering Technology;Curvelet Transform denoising;velocity changes
