МЕТОД АВТОМАТИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ НА ОСНОВЕ НЕПРЕРЫВНОГО ВЕЙВЛЕТНОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ РАЗЛИЧНЫХ ВОЛНОВЫХ СОСТАВЛЯЮЩИХ СЛОЖНЫХ НЕСТАЦИОНАРНЫХ СИГНАЛОВ ПРИМЕНИТЕЛЬНО К ЗАДАЧАМ ГЕОФИЗИКИ¤
Образец для цитирования:
В работе предложен новый, использующий непрерывное вейвлетное преобразование, метод диагностики определенных осцилляторных паттернов на полевых данных на земной сейсмической разведки для экспрессанализа полевых данных и автоматизации процесса диагностики искомых паразитных компонент сейсмозаписи. Эффективность предложенного метода проиллюстрирована как на примере эталонной модели теории колебаний (системе Лоренца, демонстрирующей перемежающееся поведение), так и на реальных геофизических данных.
1. Гурвич И.И., Боганик Г.Н. Сейсмическая разведка. М.: Недра, 1980.
2. Бондарев В.И., Крылатков С.М. Основы обработки и интерпретации данных сейсморазведки. Екатеринбург: Издательство УГГГА, 2001.
3. Короновский А.А., Храмов А.Е. Непрерывный вейвлетный анализ и его приложения М.: Физматлит, 2003.
4. Блаттер Ч. Вейвлет–анализ. Основы теории. М.: Постмаркет, 2001.
5. Анфиногентов В.Г., Короновский А.А., Храмов А.Е. Вейвлетный анализ и его использование для анализа динамики нелинейных динамических систем различной природы // Изв. РАН, cер. физич. 2000.Т. 64, No 12. С. 2383.
6. Torrence C., Compo G.P. A practical guide to wavelet analysis // Bulletin of the American Meteorological Society. 1998. Vol. 79. P. 61.
7. Peng C.-K., Havlin S., Stanley H.E., Goldberger A. Quantification of scaling exponents and crossover phenomena in nonstationary heartbeat time series // Chaos. 1995. Vol. 5. P. 82.
8. Muzy J.F., Bacry E., Arneodo A. The multifractal formalism revisited with wavelets // International Journal Bifurcation Chaos. 2010. Vol. 4, No 2. P. 245.
9. Daubechies I. Ten lectures on wavelets. Philadelphija: SIAM, 1992.
10. Meyer Y. Wavelets: Algorithms and Applications. Philadelphia: SIAM, 1993.
11. Mallat S.G. A wavelet tour of signal processing. New York: Academic Press, 1998.
12. Addison P.S. The Illustrated Wavelet Transform Handbook: Introductory Theory and Applications in Science Engineering, Medicine and Finance. Bristol: Institute of Physics Publishing, 2002.
13. Flandrin P. Some aspects of non-stationary signal processing with emphasis on timefrequency and time-scale methods // In Wavelets / Ed. by J.M. Combes, A. Grossmann, Ph. Tchamitchian. Springer, Berlin. 1989. P. 68.
14. Grossman A., Morlet J. Decomposition of Hardy function into square integrablewavelets of constant shape // SIAM J. Math. Anal. 1984. Vol. 15, No 4. P. 273.
15. Holschneider M. Wavelets: An analysis tool. Oxford: Oxford University Press, 1995.
16. Филатова А.Е., Артемьев А. Е., Короновский А.А., Павлов А.Н., Храмов А.Е. Успехи и перспективы применения вейвлетных преобразований для анализа нестационарных нелинейных данных в современной геофизике // Изв. вузов. Прикладная нелинейная динамика. 2010. Т. 18, No 3. С. 3.
17. Филатова А.Е., Овчинников А.А., Короновский А.А., Храмов А.Е. Применение вейвлетного преобразования для диагностики волн-помех звукового и поверхностного типов по цифровым данным наземной сейсморазведки // Вестник ТГУ. 2010. Т. 15, No 2. С. 524.
18. Пискун П.В. Программно-алгоритмическое обеспечение непрерывного вейвлетпреобразования при обработке и интерпретации геофизических полей. М.: МГУ, 2006.
19. Пискун П.В., Петров А.В., Зиновкин С.В. Компьютерная технология Коскад СЕЙС комплексного анализа сейсмической и скважинной информации. Тезисы докладов VII международной научно-практической конференции Геомодель- 2005, 2005. С. 42.
20. Sitnikova E.Yu., Hramov A.E., Koronovskii A.A., Luijtelaar E.L. Sleep spindles and spike-wave discharges in EEG: Their generic features, similarities and distinctions disclosed with Fourier transform and continuous wavelet analysis // Journal of Neuroscience Methods. 2009. Vol. 180. P. 304.
21. Kumar P., Foufoula-Georgiou E. Wavelet analyses for geophysical applications // Reviews of Geophysics. 1997. Vol. 35. P. 385.
22. Corso G., Kuhn P.S., Lucena L.S., Thom Z.D. Seismic ground roll time-frequency filtering using the Gaussian wavelet transform // Physica A. 2003. Vol. 318. P. 551.
23. Yuen D.A., Vincent A.P., Kido M., Vecsey L. Geophysical Applications of Multidi-mensional Filtering with Wavelets // Pure and Applied Geophysics. 2001. Vol. 159. P. 2285.
24. Kritski A., Vincent P., Yuen D.A., Carlsen T. Adaptive wavelets for analyzing dispersive seismic waves // Geophysics. 2007. Vol. 72. P. V1-V11.
25. Овчинников А.А., Храмов А.Е., Люттьеханн А., ван Луйтелаар Ж. Метод диагностики характерных паттернов на наблюдаемых временных рядах и его экспериментальная реализация в режиме реального времени применительно к нейрофизиологическим сигналам // ЖТФ. 2011. Т. 81, No 1. С. 3.
26. Liner C., Li C., Gersztenkorn A., Smythe J. SPICE: A new general seismic attribute. (SEG Expending Abstracts.) 2004. P. 52.
27. Naveau P. and Oh H. Polynomial Wavelet Regression for Images With Irregular Boundaries // IEEE Transactions On Image Processing. 2004. Vol. 13, No 6. P. 35.
28. Domingues M.O., Mendes O.Jr., Mendes da Costa F. On wavelet techniques in atmospheric sciences // Advances in Space Research. 2005. Vol. 35. P. 831.
29. Аки Р., Ричардс П. Количественная сейсмология. Т. 1. М.: Мир, 1983.
30. Rutherford S.R., Williams R.H. Amplitude -versus-offset variations in gas sands // Geophysics. 1989. Vol. 54. P. 680.
31. Castagna J.P. , Backus M.M. Offset-dependent reflectivity – Theory and practice of AVO analysis // Soc. Expl. Geophys. 1993. P. 3.
32. Ross C.P. Effective AVO crossplot modeling: A tutorial // Geophysics. 2000. Vol. 65, No 3. P. 700.
33. Dong W. AVO detectability against tuning and stretching artifacts // Geophysics. 1999. Vol. 64, No 2. P. 494.
34. Foster D.J., Keys R.G., Reilly J.M. Another perspective on AVO crossplotting // The Leading Edge. 1997. Vol. 16, No 9. P. 1233.
35. Gray D., Goodway B., Chen T. Bridging the Gap: Using AVO to detect changes in fundamental elastic constants. SEG, Expended Abstracts, 1999.
36. Иноземцев А.Н., Коростышевский М.Б., Воскресенский Ю.Н., Баранский Н.Л., Бадейкин А.Н. Влияние спектральных характеристик сейсмических сигналовна образ и класс АVO-аномалий в тонкослоистых средах // Геофизика. Спец. выпуск. Технологии сейсморазведки-II. 2003. С. 167.
37. Валиев С.Г., Ли И.А. Результаты АVO-анализа сейсмических записей на нефтегазовых месторождениях шельфа Сахалина // Геофизика. 2003. No 2. С. 21.
38. Техническая инструкция по проведению сейсморазведочных работ на нефть и газ. М., 2003.
39. Короновский А.А. and Храмов А.Е. Об эффективном анализе перехода к хаосу через перемежаемость с помощью вейвлетного преобразования // Письма в ЖТФ. 2001. Т. 27, No 1. С. 3.
40. Hramov A.E., Koronovskii A.A., Midzyanovskaya I.S., Sitnikova E., Rijn C.M. On-Off intermittency in time series of spontaneous paroxysmal activity in rats with genetic absence epilepsy // Chaos. 2006. Vol. 16. P. 043111.
41. КороновскийА.А., МинюхинИ.М., ТищенкоА.А., ХрамовА.Е., Мидзяновcкая И.С., Ситникова Е.Ю., Van Luijtelaar E.L., Rijn C.M. Применение непрерывного вейвлет-преобразования для анализа перемежающегося поведения // Изв. вузов. Прикладная нелинейная динамика. 2007. Т. 15, No 4. С. 34.
42. Шустер Г. Детерминированный хаос. М.: Мир, 1988.
BibTeX
author = {Анастасия Евгеньевна Филатова and Александр Евгеньевич Артемьев and Алексей Александрович Овчинников and Алексей Александрович Короновский and Александр Евгеньевич Храмов},
title = {МЕТОД АВТОМАТИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ НА ОСНОВЕ НЕПРЕРЫВНОГО ВЕЙВЛЕТНОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ РАЗЛИЧНЫХ ВОЛНОВЫХ СОСТАВЛЯЮЩИХ СЛОЖНЫХ НЕСТАЦИОНАРНЫХ СИГНАЛОВ ПРИМЕНИТЕЛЬНО К ЗАДАЧАМ ГЕОФИЗИКИ¤},
year = {2011},
journal = {Известия высших учебных заведений. Прикладная нелинейная динамика},
volume = {19},number = {3},
url = {https://old-andjournal.sgu.ru/ru/articles/metod-avtomaticheskoy-diagnostiki-na-osnove-nepreryvnogo-veyvletnogo-preobrazovaniya},
address = {Саратов},
language = {russian},
doi = {10.18500/0869-6632-2011-19-3-127-142},pages = {127--142},issn = {0869-6632},
keywords = {Автоматическая диагностика,вейвлетный анализ,цифровые сигналы,сейсморазведочные работы,звуковые и поверхностные волны.},
abstract = {В работе предложен новый, использующий непрерывное вейвлетное преобразование, метод диагностики определенных осцилляторных паттернов на полевых данных на земной сейсмической разведки для экспрессанализа полевых данных и автоматизации процесса диагностики искомых паразитных компонент сейсмозаписи. Эффективность предложенного метода проиллюстрирована как на примере эталонной модели теории колебаний (системе Лоренца, демонстрирующей перемежающееся поведение), так и на реальных геофизических данных. }}