基于深度卷积生成对抗网络的瑞雷波信号随机噪声去除

瑞雷波勘探是一种新兴的环境与工程地球物理勘探方法,野外采集的瑞雷波数据常含各种噪声干扰,对瑞雷波信号进行去噪处理至关重要.本文提出了一种基于深度卷积生成对抗网络(DCGAN)的瑞雷波信号随机噪声去除方法,其关键在于构建一个适用于瑞雷波信号去噪的DCGAN,包含生成器与判别器两部分.生成器由一个全卷积神经网络(FCN)构成,用于学习含噪数据到无噪数据的特征映射;判别器由一个卷积神经网络(CNN)构成,用于辅助生成器训练.基于DCGAN的去噪方法的实现分为三步:数据预处理、网络训练和噪声去除.一旦网络训练完成,去噪过程无需更多人为调整参数,减少了人力成本.对实际数据进行去噪试验,从地震数据和频散曲线两方面评价去噪效果,验证了本文方法的可行性,且相较于常用的小波变换、F-X反褶积算法,本文方法在不同比例噪声情况下均具有更好的去噪效果,对瑞雷波信号去噪方法选取有一定参考意义.