Transformada Wavelet Discreta
Herramienta matemática empleada en la reducción de ruido en sismogramas
Versandkostenfrei!
Versandfertig in 6-10 Tagen
32,99 €
inkl. MwSt.
PAYBACK Punkte
16 °P sammeln!
La reducción de ruido en los sismogramas constituye un tópico importante de investigación en la comunidad del procesamiento de datos sísmicos, siendo su objetivo fundamental la eliminación de los componentes del ruido, conservando al mismo tiempo, tanto como sea posible, las principales características de las señales sísmicas. Tradicionalmente, para la reducción del ruido se han utilizado filtros lineales tales como el filtro de Wiener o el Gaussiano; sin embargo, en los últimos 20 años los métodos no lineales basados en la Transformada Wavelet han sido foco de atención en la comu...
La reducción de ruido en los sismogramas constituye un tópico importante de investigación en la comunidad del procesamiento de datos sísmicos, siendo su objetivo fundamental la eliminación de los componentes del ruido, conservando al mismo tiempo, tanto como sea posible, las principales características de las señales sísmicas. Tradicionalmente, para la reducción del ruido se han utilizado filtros lineales tales como el filtro de Wiener o el Gaussiano; sin embargo, en los últimos 20 años los métodos no lineales basados en la Transformada Wavelet han sido foco de atención en la comunidad matemática. Investigaciones recientes han mostrado que se obtienen mejores resultados si se considera la correlación que tienen los coeficientes dentro de una misma escala o banda de descomposición o entre coeficientes de diferentes bandas. Se validan los algoritmos NeighShrink, Bishrink, NeighPreserve, NeighShrinkSure, NeighContext y NeighInterscale para la reducción de ruido en sismogramas; para ello se escogió un conjunto patrón de sismogramas reales. Los resultados muestran que el algoritmo NeighInterscale supera, para imágenes y sismogramas, al resto de los métodos que se han reportado.
Andere Kunden interessierten sich für
