要求运用MATLAB编程工具自主合成海上鸣震地震记录,运用预测反褶积技术进行多次波消除,测试并分析滤波因子长度、预测步长以及预白化量对结果的影响
时间: 2023-08-10 14:08:54 浏览: 36
首先,为了合成海上鸣震地震记录,可以使用MATLAB中的randn函数生成高斯白噪声信号,并使用滤波器将其转换为地震记录。以下是一个示例代码:
```matlab
% 配置参数
fs = 1000; % 采样率
dt = 1/fs; % 采样间隔
T = 10; % 信号长度(秒)
f0 = 10; % 中心频率(Hz)
Q = 50; % 品质因数
A = 1; % 振幅
% 生成时间轴
t = 0:dt:T-dt;
% 生成高斯白噪声信号
n = randn(size(t));
% 生成地震记录
b = seismwave(A, f0, Q, t);
% 滤波
fc = f0/2; % 截止频率
[b,a] = butter(4,fc/(fs/2),'low');
s = filter(b,a,b.*n);
% 绘制地震记录
figure;
plot(t,s);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Synthetic Seismic Record');
```
其中,seismwave函数用于生成地震波形,可以参考如下代码:
```matlab
function [wave] = seismwave(A, f0, Q, t)
% 生成地震波形
w = 2*pi*f0;
a = w/(2*Q);
wave = A*sin(w*t).*exp(-a*t);
end
```
接下来,我们可以使用预测反褶积技术进行多次波消除。以下是一个示例代码:
```matlab
% 预测反褶积参数
nf = 64; % 滤波因子长度
np = 16; % 预测步长
nw = 32; % 预白化量
% 多次波消除
s2 = multiplesub(s,nf,np,nw);
% 绘制地震记录
figure;
plot(t,s2);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Multiple Wavelet Removal');
```
其中,multiplesub函数用于进行多次波消除,可以参考如下代码:
```matlab
function [s2] = multiplesub(s,nf,np,nw)
% 多次波消除
s2 = s;
for i=1:nf:length(s)-nf
% 截取一段波形
w = s2(i:i+nf-1);
% 预测反褶积
[wout,~] = wpr1(w,np,nw);
% 从原信号中减去预测的波形
s2(i:i+nf-1) = s2(i:i+nf-1) - wout;
end
end
```
最后,我们可以测试不同的滤波因子长度、预测步长以及预白化量对结果的影响。可以使用如下代码进行测试:
```matlab
% 测试滤波因子长度
nf_list = [16, 32, 64, 128];
figure;
for i=1:length(nf_list)
nf = nf_list(i);
s2 = multiplesub(s,nf,np,nw);
subplot(length(nf_list),1,i);
plot(t,s2);
title(['Filter Length = ' num2str(nf)]);
end
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
% 测试预测步长
np_list = [4, 8, 16, 32];
figure;
for i=1:length(np_list)
np = np_list(i);
s2 = multiplesub(s,nf,np,nw);
subplot(length(np_list),1,i);
plot(t,s2);
title(['Prediction Step = ' num2str(np)]);
end
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
% 测试预白化量
nw_list = [8, 16, 32, 64];
figure;
for i=1:length(nw_list)
nw = nw_list(i);
s2 = multiplesub(s,nf,np,nw);
subplot(length(nw_list),1,i);
plot(t,s2);
title(['Whitening Amount = ' num2str(nw)]);
end
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
```
通过上述测试,可以分析滤波因子长度、预测步长以及预白化量对结果的影响。
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