自适应协方差矩阵判断三分量地震数据的XY轴极化方式及matlab代码
时间: 2023-12-22 09:04:00 浏览: 25
自适应协方差矩阵(Adaptive Covariance Matrix)是一种用来判断三分量地震数据的XY轴极化方式的方法。它是通过计算三个分量之间的协方差矩阵来判断其极化方式的。如果协方差矩阵的主轴方向与水平面的夹角小于45度,则为径向极化;如果夹角大于45度,则为横向极化。
下面是用matlab实现自适应协方差矩阵的代码:
```matlab
function [angle, covmatrix] = adcm(data)
% data: 三分量地震数据,每一列为一个时间点的数据
% angle: 三分量数据的XY轴极化方向与水平面的夹角
% covmatrix: 三分量数据的协方差矩阵
% 计算协方差矩阵
covmatrix = cov(data');
% 计算协方差矩阵的特征值和特征向量
[eigvector, eigvalue] = eig(covmatrix);
% 找到最大特征值对应的特征向量
[~, index] = max(diag(eigvalue));
eigv = eigvector(:, index);
% 计算特征向量与水平面的夹角
angle = atan2(abs(eigv(2)), abs(eigv(1))) * 180 / pi;
end
```
使用示例:
```matlab
% 生成三分量地震数据
data = randn(3, 1000);
% 计算XY轴极化方向和协方差矩阵
[angle, covmatrix] = adcm(data);
% 打印结果
disp(['XY轴极化方向与水平面的夹角为:', num2str(angle), '度']);
disp('协方差矩阵为:');
disp(covmatrix);
```
注意:在使用该方法判断地震数据的极化方式时,需要保证数据已经经过预处理,如去除仪器响应、去除直流分量等。