关键词：随机噪声压制 经验模态分解 变分模态分解 计算效率 

摘要：针对经验模态分解(EMD)方法中递归迭代式筛选过程耗时过长、分解精度不高等问题,提出了基于频率域内全局自适应的变分模态分解(VMD)的地震随机噪声压制方法。与EMD类方法的迭代筛选模式不同,VMD方法的分解过程可转换至变分泛函最优求解过程,以每个带限窄带(BIMF)分量的估计带宽之和最小为约束,通过增广Lagrange目标函数将变分问题由约束性变为非约束性,采用交替方向乘子(ADMM)算法寻求变分泛函的最优解达到信号自适应分解的目的。ADMM中频率中心及带宽交替更新对偶上升,使两者同时达到最优趋势,并生成所有BIMF分量,具有更高的时间效率。同时,各模态分量在频谱上均具有带限特性,可实现信号频带的高分辨率、自适应剖分。实验结果表明,基于VMD的地震随机噪声压制方法具有优异噪声压制、幅值保持性能的同时,还具备较高的计算效率,可满足高维大尺度地震数据的处理要求。

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