刘彦萍 张乃禄 仵 杰 严正国 高建申

(①西安石油大学电子工程学院，陕西西安 710065；②陕西省油气井测控技术重点实验室，陕西西安 710065)

0 引言

实际地震勘探中采集的数据包含多种干扰波，有效信号受其影响而被扭曲、畸变甚至湮没。多年来，为了消除干扰噪声以突出有效信号，人们展开一系列探究并提出许多行之有效的方法。

随机噪声是地震数据中最常见的背景噪声，呈高斯性、平稳性[1-3]分布。随机噪声压制方法的研究从未停滞，从20世纪小波滤波、F-X预测滤波、K-L(Karhunen-Loeve)变换等方法的兴起，到21世纪被广泛应用于地震数据处理领域，并被不断改进，同时又推出许多新方法，且大多取得较显著成效。

这些方法常用的有：通过估计信号特征设计的滤波方法，如F-X预测滤波[4-6]。该方法能很好地提取有效信号特征，但由于在实际应用中需假设一些条件并存在不可预测的因素，因此该方法所能达到的滤波效果很有限。对于同相轴为直线型或近似直线型，且相邻两地震道的间距不变的地震记录，该方法具有较好的预测效果，但对于含有曲线型同相轴的记录，其去噪效果较差。

有利用相关性增强有效信号的滤波方法，如K-L变换法[7-8]、SVD(Singular value decomposition)滤波[9]等。K-L变换是基于统计特性的一种变换，其突出优点是去相关性好，在均方误差意义下具有最佳性能。但使用该方法需首先知道信源的协方差矩阵并求出其特征值，而这些在维数较高时不易获知和求解。然后，通过保留相关性较强的信号特征值，舍弃相关性较小的噪声特征值，再进行重构以实现信噪分离。……