Revista Técnica de la Facultad de Ingeniería (Apr 2009)
Aplicación de la teoría de ondículas para analizar señales sísmicas en el espacio tiempo-frecuencia Application of wavelet theory to analyze seismic signs in the space time-frequency
Abstract
Una señal sísmica puede ser representada como la suma de señal geológica y ruido. El ruido causa problemas en el procesamiento de datos geofísicos porque limita la identificación de los rasgos geológicos. En este sentido, es importante reducir el ruido asociado a la medición tratando de preservar la información útil. En Geofísica, la deconvolución es la técnica comúnmente usada en el procesamiento de datos sísmicos, esta técnica está fundamentada en la teoría de filtro de Wiener-Levinson y es usada para atenuar o eliminar múltiples o reverberaciones que se presentan como ruido en la señal. En este trabajo es presentada una técnica que incrementa el desempeño del filtro Wiener en el dominio de la frecuencia mediante la aplicación de un esquema mixto basado en la técnica de umbralización de los coeficientes de la Transformada de Ondícula y el filtrado Wiener en el domino de la ondícula. Para evaluar el desempeño de la propuesta, se comparan los resultados con el filtrado Wiener clásico en el dominio de la frecuencia.A seismic signal can be represented like the sum of geologic signal and noise. The noise causes problems in the geophysical data processing because it limits the identification of the geologic characteristics. In this sense, it is important to reduce the associated noise to the measurement trying to preserve the useful information. In Geophysical, the deconvolución is the technique commonly used in the seismic data processing; this technique is based on the theory of filter of Wiener-Levinson and is used to attenuate or to eliminate manifolds or reverberations that appear like noise in the signal. In this work a technique is presented that increases the performance of the Wiener filter in the dominion of the frequency by means of the application of a mixed scheme based on the technique of thresholding of the coefficients of the Transformed of wavelet and the Wiener filtrate in the dominate of wavelet. In order to evaluate the performance of the proposal, the results are compared in the dominion of the frequency with the classic Wiener filtrate.
