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Updated: Sep 8, 2025

Author Spotlight: Efficient Image Recognition Using Directional Gradient Histogram Technique and Support Vector Machines
Published on: January 5, 2024
Separación y supresión del ruido sísmico aleatorio basado en una mejor descomposición del modo variacional a través
Zhenjing Yao1,2,3, Wenzhe Li1,2,3, Jingyi Zhu4
1College of Information and Control Engineering, Institute of Disaster Prevention, Sanhe, Hebei, China.
Este estudio introduce un método mejorado de descomposición de modo variacional (VMD) optimizado con el algoritmo de lobo gris (GWO) para una supresión eficaz del ruido sísmico. El enfoque GWO-VMD mejora significativamente la calidad de los datos sísmicos al separar el ruido aleatorio y preservar la información esencial de la señal.
Área de la Ciencia:
- Geofísica y procesamiento de señales sísmicas
- Inteligencia computacional en las ciencias de la tierra
Sus antecedentes:
- El ruido sísmico degrada significativamente la calidad de los datos sísmicos registrados.
- La separación y supresión efectiva del ruido sísmico es crucial para una interpretación geofísica precisa.
- Los métodos de desacoplamiento existentes a menudo tienen dificultades para equilibrar la reducción del ruido con la preservación de la señal.
Objetivo del estudio:
- Desarrollar un nuevo método para la supresión de ruido sísmico aleatorio.
- Mejorar la calidad de los datos sísmicos mediante la mejora de la relación señal-ruido (SNR).
- Para separar efectivamente el ruido aleatorio mientras se conservan las señales sísmicas válidas.
Principales métodos:
- Propuso un método de supresión de ruido sísmico basado en la descomposición de modo variacional mejorada (VMD).
- Algoritmo integrado de optimización del lobo gris (GWO) para optimizar los parámetros del VMD (K y α).
- La entropía de la envolvente utilizada para la evaluación de la aptitud de GWO y la comparación de Kurtosis para la selección de IMF.
Principales resultados:
- El método GWO-VMD logró un aumento del SNR del 27,78% en comparación con otros métodos.
- Demostró una mejora del 78,82% en el RMSE manteniendo la similitud estructural (SSIM).
- Se separó con éxito el ruido aleatorio y se preservaron los componentes válidos de la señal sísmica en datos sintéticos y reales.
Conclusiones:
- El método GWO-VMD propuesto es eficaz para la separación y supresión del ruido sísmico aleatorio.
- Esta técnica ofrece un rendimiento superior en la mejora de la calidad de los datos sísmicos.
- El método resulta válido tanto para separar el ruido como para preservar la información crucial de la señal sísmica.
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