Программно-алгоритмическое обеспечение непрерывного вейвлет-преобразования при обработке и интерпретации геофизических полей
Пискун П. В. Технология распознавания сигналов на основе #Пис2. анализа вейвлет-спектров. Тезисы 33-й сессии Международного семинара им. Д. Г. Успенского, Екатеренбург, 30 января 3 февраля 2006 г. Никитин А. А., Зиновкин С. В., Петров А. В., Пискун П. В. #НЗПП. Адаптивные приемы выделения неоднородных геологических объектов в геофизических полях. Изв. ВУЗов, Геология и разведка, № 3,2006. Пискун… Читать ещё >
Содержание
ЗАКЛЮЧЕНИЕ На основе изучения большого количества зарубежных и российских работ по различным аспектам вейвлет-анализа и проведенного исследования широкого круга вейвлет-базисов и их свойств, в предлагаемой диссертационной работе рассмотрены вопросы применения непрерывного вейвлет-преобразования в задачах детального изучения спектрально-пространственных характеристик, фильтрации и распознавания аномалий в различных геофизических данных. Предложен оригинальный алгоритм распознавания эталонных объектов на основе непрерывного вейвлет-разложения с применением аппарата многомерной статистики. Предлагаемые методы и алгоритмы реализованы в виде самостоятельных программ и отдельных вычислительных модулей, позволяющих автоматизировать процесс обработки геофизической информации. Программы протестированы, а их эффективность показана на примерах обработки модельных и реальных данных. Некоторые программные решения уже внедрены в работу геофизических организаций, а результаты использования этих программ отражены в их отчетах. В частности, разработаны методики статистического прогноза углеводородонасыщения (СПУВ) локальных объектов и спектрально-пространственного анализа (СПАН) электроразведочных данных, описанные в пятой главе.
Несмотря на общую законченность работы, обоснованность и проверенность предлагаемых алгоритмов и их реализаций, автору видится еще множество путей развития и
приложения столь гибкого и мощного аппарата как вейвлет-анализ. Изучение, внедрение и оптимизация многомерного вейвлет-анализа с использованием анизотропных вейвлетов является перспективным направлением в обработке сложных нестационарных геофизических полей.
Появившись всего несколько десятков лет назад, как практическое усовершенствование и обобщение классической спектральной теории, вейвлет-анализ стремительно развивается и находит применения практически во всех областях обработки информации. Большой объем теоретических и практических наработок зарубежных ученых в этой области показывает всю мощь и гибкость этого преобразования. В работах многих ведущих российских исследовательских институтов и университетов в последнее десятилетие также стали появляться все больше и больше работ, посвященных применению вейвлет-анализа. Широкое практическое применение этот метод нашел в области информационных технологий и медицине. Задачи обработки и интерпретации геофизических данных, фактически «родина» вейвлетов, с использованием дискретного и непрерывного вейвлет-анализе также не остаются без внимания. Исследования в этой области получают все больше практических реализаций и постепенно входят в обиход геофизиков. Теоретические и практические основы вейвлет-анализа уже вошли в программу многих институтов готовящих специалистов в области геофизики.
Программно-алгоритмическое обеспечение непрерывного вейвлет-преобразования при обработке и интерпретации геофизических полей (реферат, курсовая, диплом, контрольная)
1. Авербух А. Г., Птецов С. Н. и др. Информативность различных #АвПт. параметров волнового поля при прямых поисках месторождений углеводородов. Сборник докладов второго научного семинара стран-членов СЭВ по нефтяной геофизике,.
2. Том 1, М.: Изд. СЭВ, 1982 г.
3. Айвазян С. А., Бежаева З. И., Староверов О. В. Классификация #АйБС. многомерных наблюдений. М., Статистика 1974.
4. Андерсон Т. В.
Введение
в многомерный статистический #стат1. анализ. М.: Физматгиз. 1963.
5. Арене X., Лейтер Ю. Многомерный дисперсионный анализ. #стат2. М.: Финансы и статистика. 1965.
6. Астафьева Н. М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры #Астаф. применения. Успехи физических наук. Том 166, № 11 (ноябрь1996), стр. 1145.
7. БатМ., 1974. Спектральный анализ в геофизике. Пер. Лисина #Бат. В.Н., Кузнецова В. М. М.: «Издательство «Недра», 1980.
8. Бендат Дж., Пирсол А. Применения корреляционного и #Бенд. спектрального анализа. М.: Мир, 1983. — 312 с.
9. БлохЮ.И. Количественная интерпретация гравитационных и #Блох. магнитных аномалий. Учебное пособие. М.: МГГАД998.
10. Вапник В. Н., Червонинкис А. Я. Теория распознавания #ВапЧе. образов. М., Наука 1974.
11. Гольцман Ф. М., Калинина Т. Б. Статистическая интерпретация #ГолКа. магнитных и гравитационных аномалий. Ленинград, Недра1983 г.
12. Грибунин В. Г. Глоссарий по цифровой обработке сигналов. #Гриб. Предварительная версия. СПб.: АВТЭКС, 2002.
13. ДевисДж. Статистический анализ данных в геологии. М., #Девис. Недра 1990.
14. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. Пер. с англ. Мищенко #Доб. Е.В. -М.: РХД, 2001.
15. ДреминИ.М., Иванов О. В., Нечитайло В. А. Вейвлеты и их #Дрем. использование. Успехи физических наук. Том 171, № 5 (май2001), стр. 465.
16. Дьяконов В. П. Вейвлеты. От теории к практике. М.: СОЛОН- #Дьяк. Р, 2002.
17. Земцов Е. Е., Шкирман Н. П., Бовкун С. Д., Земцова Д. П., Отчет #ЗШБЗ. по теме: «Разработка методологии оценки аномальных эффектов, вызванных залежами нефти и газа в полях продольных и обменных волн». Фонды КОМЭ ПО" Союзморгео". Краснодар, 1993 г.
18. Земцова Д. П., Никитин А. А., Пискун П. В. Вейвлет-анализ #ЗНП.волнового поля при решении детализационных задач сейсморазведки. Тезисы докладов VII-ой международной научно-практической конференции Геомодель-2005, Геленджик, 11−17 сентября 2005 г., стр. 68.
19. Короновский А. А., Храмов А. Е. Непрерывный вейвлетный #Кор. анализ и его приложения. М.: Физматлит, 2003.
20. Левалле Дж.
Введение
в анализ данных с применением #LevaIe. непрерывного вейвлет-преобразования. Пер. Грибунин В.Г.1. СПб.: АВТЭКС, 2002.
21. Левкович-Маслюк Л. Дайджест вейвлет анализа в двух #Л-М. формулах и 22 рисунках. Компьютерра № 8(236) 2 марта 1998, стр. 31.
22. Лейтер Ю, Арене X. Многомерный дисперсионный анализ. М., #Лейт. Финансы и статистика, 1985.
23. Никитин А. А. Статистическая теория адаптивного выделения #Ник4. слабоконтрастных объектов в геополях. Физика Земли, 1995,7 с.40−50.
24. Никитин А. А. Статистические методы выделения #Ник1. геофизических аномалий. М.: Недра, 1979.
25. Никитин А. А. Теоретические основы обработки геофизической #Ник2. информации. М.: Недра, 1986.
26. Никитин А. А., Зиновкин С. В., Петров А. В., Пискун П. В. #НЗПП. Адаптивные приемы выделения неоднородных геологических объектов в геофизических полях. Изв. ВУЗов, Геология и разведка, № 3,2006.
27. Никитин А. А., Петров А. В. Многомерные аналоги способа #НикЗ. обратных вероятностей и самонастраивающейся фильтрации.
28. Изв. вузов. Геология и разведка. 1989.
29. Новиков И. Я., Стечкин С. Б. Основы теории всплесков. Успехи #НовС. математических наук, 1998, № 6. С. 53 -128.
30. Новиков Л. В. Основы вейвлет-анализа сигналов. СПб., 1999. #Нов2. 152 с.
31. Новиков Л. В. Спектральный анализ сигналов в базисе #Нов1.вейвлетов. Научное приборостроение, 2000, № 3. С. 57−64.
32. Переберин А. В. О систематизации вейвлет-преобразования. #Переб. Вычислительные методы и программирование. Том 2, 2001.
33. Петров А. В. Адаптивная фильтрация геополей. #Петр1. Геоинформатика, М.: 1996.6.
34. Петров А. В. Методы многомерного дисперсионного анализа в #Петр2. алгоритмах комплексной интерпретации геофизических наблюдений. Геофизика. 1.1996.
35. Петров А. В. Распознавание комплексных геофизических #ПетрЗ. аномалий. Геология и разведка Изв. ВУЗов N1 1996 г. стр. 129.
36. Петров А. В., Никитин А. А. Классификация комплексных #Петр4. геополей на однородные области. Изв. ВУЗов, «Геология и разведка», № 2, 1990.
37. Петров А. В., Пискун П. В., Зиновкин С. В. Возможности #ПП31. компьютерной технологии «Коскад 3Dt» при обработке и интерпретации данных глубинной сейсморазведки. Тезисы докладов на V международной конференции «Крым 2003»,.
38. Крым, Гурзуф, 8−13 сентября 2003 г. (стр.285).
39. Петров А. В., Трусов А. А. «Компьтерная технология #АВП1. статистического и спектрально-корреляционного анализа трехмерной геоинформации «КОСКАД 3D».
40. Пискун П. В. Применение вейвлет-анализа при обработке #Пис1. гравитационных полей. Тезисы докладов VI-ой Международной научно-практической конференции ГЕОМОДЕЛЬ. Геленджик 2004, стр. 81.
41. Пискун П. В. Технология распознавания сигналов на основе #Пис2. анализа вейвлет-спектров. Тезисы 33-й сессии Международного семинара им. Д. Г. Успенского, Екатеренбург, 30 января 3 февраля 2006 г.
42. СветовБ.С., Пискун П. В. Спектрально-пространственный #СвПис. анализ (СПАН) электроразведочных данных. Журнал «Геофизика» 4.2005, М.: Издательство ГЕРС, стр. 43.
43. СеркеровС.А. Гравиразведка и магниторазведка. М.: Недра, #Серк2. 2006.
44. Серкеров С. А. Спектральный анализ гравитационных и #Серк1. магнитных аномалий. М.: ОАО «Издательство «Недра», 2002.
45. ТарховА.Г., Бондаренко В. М., Никитин А. А. #Погл1. Комплексирование геофизических методов. М., Недра, 1982.
46. ФрикП., Соколов Д. Вейвлеты в астрофизике и геофизике. #Фрик.
47. Компьютерра № 8(236) 2 марта 1998, стр. 46.
48. Хьюбер П. Робастность в статистике. М.: Мир, 1984 #Хыоб.
49. Чуй К., Введение в вейвлеты. Пер. Жилейкина Я. М. М.: #Чуи. «Издательство «Мир», 2001.
50. Юдин М. Н., Фарков Ю. А., Филатов Д. М.
Введение
в вейвлет- #Юд. анализ. -М.:МГГА 2001.
51. Arrate Munoz, Raphael Ertle and Michael Unser. Fast continuous #FCWT. «wavelet transform based on B-splines.
52. Cohen L., «Time-frequency distributions a review» Proceedings of #WVD1. the IEEE, vol. 77, pp. 941−981, July 1989.
53. Daubechies L., The Wavelet Transform, Time-Frequency #Daub. Localization and Signal Analysis. IEEE Trans, on Information Theory, 1990. p.36.
54. Fedi M. Wavelet analysis for the regional-residual and local #Fedil. separation of potential field anomalies. Geophysical Prospecting46, 1998, pp.507−525.
55. Fedi M., Lenarduzzi L., Primiceri R., Quarta T. Local denoising #Fedl2. using the wavelet transform. Pure and Applied Geophysics 157,2000, pp. 1463−1491.
56. Foufoula-Georgiou E., Kumar P. (Eds), Wavelets in Geophysics. #WG. Academic Press, San Diego, USA, 1994, 372pp.
57. Hornby P., Boschetti F., Horowitz F. Application of wavelet theory #Horn. to the analysis of gravity data, in SEG 68th Ann. Internat. Mtg.
58. Soc. Expl. Geophys., 1998), pp.546−549.
59. Howard L., Raymound O. Wavelet analysis: the scalable structure #How. of information.-N.Y.: Springer-Verlag, 1998.
60. Kaiser G. A friendly guide to wavelets. Boston: Birkhauser, 1994 #Kaiser.
61. Kim H., Donoh D. Best basis algorithm for signal enhancement. In #Kim. Proc. IEEE Int. Conf. Acoust., Speech, and Signal Proc.
62. KirbyJ.F., Which wavelet best reproduces the Fourier power #Kirby. spectrum? Computers & Geosciences #31, Elsevier Ltd., Australia.2005, pp.846−864.
63. Krattenthaler W. and HlawatschF., «Time-frequency design and #WVD2j processing of signals via smoothed Wigner distributions», IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 41, pp. 278−287, January1993.
64. Loynes R.M., 1968. On the concept of the spectrum for non- #Loy. stationary processes. J. R. Stat. Soc., В 30: 1 20.
65. Mallat S. A wavelet tour of signal processing. Academic Press. #MaIl. 1998.
66. MoreauF., GibertD., Holschneider M., Saracco G. Wavelet Шог. analysis of potential fields, Inverse Problems 13, 1997, pp. 165−178.
67. QirogaQ.R., GarisaH. Single-trial event-related potentials with #Qiroga. wavelet denoising. Article in press. 2002 Published by Elsevier1. Science Ireland Ltd.
68. Sweldens W. Wavelets: What next? Proc. IEEE, 1996, vol.84, p. #Swe. 680.
69. Torrence C., Compo G.P. A practical guide to wavelet analysis. #T-C. University of Colorado, Boulder, 1998.
70. Turcotte, D.L., Fractals and Chaos in Geology and Geophysics, #Turco. second edition. Cambridge University Press, Cambridge, UK, 1997.398pp.