蔡涵鹏 ，贺振华, ，高刚，黄德济

(1. 中国石油川庆钻探工程有限公司 地球物理勘探公司，四川 成都，610213；2. 成都理工大学 油气藏地质及开发工程国家重点实验室，四川 成都，610059；3. 成都理工大学 地球物理学院，四川 成都，610059；4. 成都理工大学 地球探测与信息技术教育部重点实验室，四川 成都，610059)

匹配追踪算法是Mallat等[1]提出作为信号稀疏分解中应用较为普遍的一种算法。匹配追踪算法克服了时窗傅里叶变化不能描述信号结构变化和小波变换不能提供精确估算子波原子频率的缺点[2]。匹配追踪算法具有较高的时频分辨率、暂态结构的局部自适应性、信号结构的参数表示等优良特性，能够较好地适应信号分析[3-6]。最近，国内外一些学者将匹配追踪算法应用于地震信号分析[7-10]。匹配追踪算法从一个过完备的子波原子库出发，采用某种策略每次选取与地震道信号最匹配的基(也称为原子域或时频原子)，最终将地震道信号表示为若干时频原子的线性组合。应用匹配追踪算法，创建超完备子波库所使用的子波原子基与原始信号越相似，则分解效果越好，因此，需要选择合适的原子基。本文作者以Morlet小波作为基本匹配子波，其原因在于Morlet小波适合具有能量吸收和速度频散的地震信号的时频分析[11-12]。由于地震信号具有非平稳特征，为了能够对地震道信号更好地进行时频谱分析，需要选择具有幅度、时间延迟、尺度、频率和相位移参数的小波原子。常规的匹配追算……