Hullámterjedési sebesség meghatározása CDP: 420 (24 szeres fedés)

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Orthogonal Frequency Division Multiplexing
Advertisements

A Fourier - transzformáció
Információ átvitel problémái Kábelismereti alapok
Gábor Dénes Főiskola Informatikai Rendszerek Intézete Informatikai Alkalmazások Tanszék Infokommunikáció Beszédjelek Házman DIGITÁLIS BESZÉDJEL ÁTVITEL.
Összehasonlitó Élettan III. Gyakorlat
Elektromos mennyiségek mérése
ZAJVÉDELEM Koren Edit 4..
Kalman-féle rendszer definíció
Számítógépes grafika és képfeldolgozás
4. Folytonos wavelet transzformáció (CWT) –folytatás
6. Wavelet spektrumok, többváltozós CWT Speciálkurzus 2009 tavasz.
9. Diszkrét wavelet transzformáció, szűrők, sokskálás felbontás, operátor tömörítés Speciálkurzus 2009 tavasz.
A waveletek és néhány alkalmazásuk
Sebességmérési módszerek plazma turbulenciában
3. Folytonos wavelet transzformáció (CWT)
1. Bevezetés a waveletekhez (folytatás)
Közbevetve: témakörök eddig 1-3. Közbevetve: a témakörök eddig 1. Sztohasztikus folyamatok: főként a fogalmak definiciója (sztoh. foly.; val. sűrűségek-eloszlások,
Digitális képanalízis
MIGRÁCIÓ. FK migráció 1.Meghatározzuk a V(x,t) sebességfüggvényt 2. Megnyújtjuk időben a szelvényt, úgy, hogy az a V=1 m/s –nek feleljen meg. (Mivel.
Szeizmikus mérések tervezése
Rugalmas hullámok 1.Hook szerint a deformációk által keltett feszültségek lineáris kapcsolatban vannak 2.Lame szerint két rugalmassági változót ( λ és.
Dekonvolúciós módszerek femtokémiai alkalmazása
A klímaváltozás hatása a hegyvidéki éghajlatra: az Alpok
Jelkondicionálás.
Kétatomos molekulák rezgési-forgási színképei
Máté: Orvosi képfeldolgozás3. előadás1 Torzítás. Máté: Orvosi képfeldolgozás3. előadás2 A tárgy nagyítása A forrás nagyítása forrás tárgy kép A tárgy.
Virtuális méréstechnika Spektrum számolása 1 Mingesz Róbert V
Értékteremtő folyamatok menedzsmentje
Hangok összetétele egyszerű harmonikus rezgés (tiszta hang):
Számelmélet Matematika Matematika.
1.) Egy lineáris, kauzális, invariáns DI rendszer
Minek van értékcsökkenése?
Zajgenerátor.
Adaptív jelfeldolgozás Rádiócsatorna kiegyenlítése
Fizika 5. Hangtani alapok Hangtan.
A mikrofon -fij.
C = C/Y Ĉ=∆C/∆Y A fogyasztási függvény Reáljövedelem Y
Költségek Termelés Q Állandó Költség FC Változó VC Összköltség TC
Folytonos jelek Fourier transzformációja
Példák a Fourier transzformáció alkalmazására
Diszkrét változójú függvények Fourier sora
Ciklikus, lineáris kódok megvalósítása shift-regiszterekkel
Gyengén nemlineáris rendszerek modellezése és mérése Készítette: Kis Gergely Konzulens: Dobrowieczki Tadeusz (MIT)
Fourier és Laplace transzformáció, Bode és Nquist diagrammok
 Farkas György : Méréstechnika
Kódelmélet 1. előadás. A tárgy célja Az infokommunikációs rendszerek és szolgáltatások központi kérdése: Mindenki sávszélességet akar: minél többet; minél.
Digitális jelfeldolgozás
5. Folytonos wavelet transzformáció (CWT) – újabb folytatás
Zajok és véletlen jelenségek interdiszciplináris területeken való alkalmazásának kutatása és oktatása. TÁMOP A/2-11/ Fehérzaj-generátor.
Jelfeldolgozás alapfogalmak
Fizika összefoglaló Egyenes vonalú egyenletesen változó mozgás
Adatátvitel elméleti alapjai
A nyomás 1 Newton/m2 = 1 Pascal.
Tömörítő kódolások Veszteségmentes kódolás –entrópia –prediktiv Veszteséges –transzformációs.
Nagy Szilvia 2. Lineáris blokk-kódok II.
Budapest Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem eet.bme.hu Elektronikus Eszközök Tanszéke Számítógépes grafika és képfeldolgozás Dr. Szirmay-Kalos László.
Zenei skálák. Hullámok Hullámhossz (λ) Frekvencia (f) Terjedési sebesség (v) Amplitúdó (A)
ELQ 30A+ egyoldalas manuális mérései
KŐZETFIZIKAI VIZSGÁLATOK SZÁMÍTÓGÉPES MÉRŐRENDSZERREL
Adaptív jelfeldolgozás Rádiócsatorna kiegyenlítése
Képrestauráció Képhelyreállítás
Komplex természettudomány 9.évfolyam
VARBAI BALÁZS, MÉSZÁROS ISTVÁN
Analitikai Kémiai Rendszer
ELQ 30A+ két végpont közti manuális mérései
Harmonikus rezgőmozgás. FOGALMA A rugóra függesztett testet, ha egyensúlyi helyzetéből kimozdítjuk, akkor két szélső helyzet között periodikus mozgást.
Harmonikus rezgőmozgás. FOGALMA A rugóra függesztett testet, ha egyensúlyi helyzetéből kimozdítjuk, akkor két szélső helyzet között periodikus mozgást.
Jelkondicionálás.
Jelanalízis.
2. Regresszióanalízis Korreláció analízis: milyen irányú, milyen erős összefüggés van két változó között. Regresszióanalízis: kvantitatív kapcsolat meghatározása.
Előadás másolata:

Hullámterjedési sebesség meghatározása CDP: 420 (24 szeres fedés)

Sebesség: 1800 m/s 700 ms, 1800 m/s V RMS =1800 m/s

Sebesség: 2000 m/s 1000 ms, 2000 m/s V RMS =2000 m/s

Sebesség: 2200 m/s 1600 ms, 2200 m/s V RMS =2200 m/s

Sebesség: 2400 m/s 2200 ms, 2400 m/s V RMS =2400 m/s

Sebesség: 2600 m/s 2500 ms, 2600 m/s V RMS =2600 m/s

Sebesség: 2800 m/s 2700 ms, 2800 m/s V RMS =2800 m/s

Sebesség: 3000 m/s 3000 ms, 3000 m/s V RMS =3000 m/s

NMO korrekció mozgásban

Sebességfüggvény 700 ms, 1800 m/s 1000 ms, 2000 m/s 1600 ms, 2200 m/s 2200 ms, 2400 m/s 2500 ms, 2600 m/s 2700 ms, 2800 m/s 3000 ms, 3000 m/s Ezt a sebességfüggvényt STACKING SEBESSÉG-nek nevezzük

NMO korrekció V RMS = V STACK (t)

Összegsszelvény

Sebesség vizsgálat

Egymást átfedő 24 csatornás felvételek

NMO korrekció: egyszeres fedésű időszelvény

12-szeres fedésű időszelvény

FREKVENCIA SZŰRÉS 1.Elkészítjük a frekvencia szűrőt frekvencia tartományban 2.Elkészítjük az első csatorna komplex frekvencia spektrumát Fourier transzformáció segítségével 3.Összeszorozzuk a komplex spektrumot a szűrővel 4.Inverz transzformációval megkapjuk a szűrt csatornát 5.Ismételjük (2)-től, amíg van még szűrendő csatornánk

Frekvencia spektrum

Hz

Hz

Egy és kétváltozós frekvencia spektrumok

Összegszelvény részlet

összegszelvény amplitúdó spektruma

24 csatorna (egy CDP)

24 csatorna amplitúdó spektruma

24 csatorna kétváltozós amplitúdó spektruma

Konvolúció, korreláció

Konvolúciós föld model

Dekonvolúció

Z transzformáció Definíció szerint a b 0, b 1, b 2,... b n idősor Z transzformáltja: a 0 + a 1 Z + a 2 Z a n Z n B(Z) = 1 + 2Z + 0Z 2 – Z 3 – Z 4 ZB(Z)

Z transzformáció

Y 1 (Z) = [X(Z)B(Z)]C(Z) = XBC Y 2 (Z) = [X(Z)C(Z)]B(Z) = XCB = XBC B(Z) = 2 – Z – Z 2 B(Z) = (2 + Z) (1 – Z)

Z transzformáció a t = (a 0, a 1, a 2,... a N ) A(Z) = a 0 + a 1 Z + a 2 Z a N Z N = (r 0 -Z)(r 1 -Z)(r 2 -Z)... (r N -Z) Taylor sorfeljéssel:

Z transzformáció

Spike Dekonvolúció d k = (d 0, d 1,... d K ) egy, a reflexiós koefficiensekkel arányos tüskesorozat w kk = (0, 0, 0, w 0, w 1,... w KK ) a talajba bemenő egyoldalas (causal) minimum fázisú wavelet. Ennek a hatását szeretnénk eltávolítani. x k = (x 0, x 1,... x K ) a regisztrált szeizmikus csatorna, ami a d k tüskesorozat és a w kk wavelet konvolúciójából állt elő f n = (f 0, f 1,... f N ) inverz szűrő együtthatók. Ez lesz a w kk bemenő wavelet inverze. y k = (y 0, y 1, y 2,... y K ) a szűrés eredménye, amit az x k és f n konvolúciójával kapunk.

Spike Dekonvolúció A tényleges szűrés eredménye a regisztrált csatorna és az inverz szűrő konvolúciója: A kívánt eredményhez képesti hiba:

Spike Dekonvolúció

az eljárás stabilitása növelhető olymódon, hogy a szűrendő szeizmikus csatornához rendezetlen (fehér spektrumú) zajt adunk.

Prediktív Dekonvolúció