關鍵詞：隨機噪聲壓制 經驗模態分解 變分模態分解 計算效率 

摘要：針對經驗模態分解(EMD)方法中遞歸迭代式篩選過程耗時過長、分解精度不高等問題,提出了基于頻率域內全局自適應的變分模態分解(VMD)的地震隨機噪聲壓制方法。與EMD類方法的迭代篩選模式不同,VMD方法的分解過程可轉換至變分泛函最優求解過程,以每個帶限窄帶(BIMF)分量的估計帶寬之和最小為約束,通過增廣Lagrange目標函數將變分問題由約束性變為非約束性,采用交替方向乘子(ADMM)算法尋求變分泛函的最優解達到信號自適應分解的目的。ADMM中頻率中心及帶寬交替更新對偶上升,使兩者同時達到最優趨勢,并生成所有BIMF分量,具有更高的時間效率。同時,各模態分量在頻譜上均具有帶限特性,可實現信號頻帶的高分辨率、自適應剖分。實驗結果表明,基于VMD的地震隨機噪聲壓制方法具有優異噪聲壓制、幅值保持性能的同時,還具備較高的計算效率,可滿足高維大尺度地震數據的處理要求。

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