用于EMD（经验模态分解）进行地震信号去噪

资 源 简 介

用于EMD（经验模态分解）进行地震信号去噪

详 情 说 明

经验模态分解(EMD)是一种自适应信号处理方法，特别适用于非平稳和非线性信号的分析，如地震信号。其核心思想是将复杂信号分解为有限数量的固有模态函数(IMF)，每个IMF代表信号中不同尺度的波动成分。

在地震信号去噪中，EMD通过以下步骤实现：首先对原始地震信号进行EMD分解，得到多个IMF分量；然后根据噪声和有效信号在不同IMF中的分布特性，识别并去除主要包含噪声的高频IMF分量；最后将剩余IMF重构，获得去噪后的地震信号。

相比传统滤波方法，EMD的优势在于无需预设基函数，能更好地保留信号的局部特征。实际应用中常结合IMF的能量阈值或相关性分析来选择保留分量，有效分离随机噪声与有效地震波形。该方法尤其适合处理背景噪声复杂、信噪比低的野外地震数据。