本申請涉及地震資料處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種匹配追蹤地震譜分解方法及裝置。

背景技術(shù)：

隨著油氣勘探開發(fā)的不斷深入，小斷層、薄儲層和巖性閉圈的識別與解釋成為地震資料精細解釋的重點。地震譜分解技術(shù)不僅可以提高地震資料對薄儲層的解釋與預(yù)測能力，而且可從地震數(shù)據(jù)中獲得更為豐富的地質(zhì)信息，一經(jīng)推出便引起業(yè)界廣泛關(guān)注，并得到了快速發(fā)展。已在地層或沉積相解釋、油氣檢測等方面取得廣泛應(yīng)用。其基本原理是選取一組在時間域和頻率域均有限的基函數(shù)，通過觀察待分析信號在基函數(shù)上的投影，得到信號在時間域和頻率域的聯(lián)合分布。

最初的地震譜分解主要通過短時傅里葉變換(STFT)來實現(xiàn)，后來又逐漸出現(xiàn)了基于小波變換、S變換以及匹配追蹤算法(MP)等的地震譜分解方法。其中，基于匹配追蹤算法(MP)的地震譜分解方法在信號時頻分解時，具有簡單、直接和有效的特點，在地震資料解釋領(lǐng)域得到了廣泛的運用。匹配追蹤算法的出現(xiàn)使得利用過完備庫來實現(xiàn)信號的稀疏表示在大多數(shù)情況下成為可能。但由于匹配追蹤方法是一種貪婪算法,且過完備庫一般非常龐大，尋找真正的最佳匹配在計算上是非常昂貴和不現(xiàn)實的。目前大多數(shù)情況下選擇過完備庫中相關(guān)性最大的當(dāng)前原子時，采用遍歷所有原子選擇內(nèi)積最大的那一個原子的做法，其缺點是不能適應(yīng)不同特征的地震信號,而且計算效率和分解精度不高。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本申請實施例的目的在于提供一種匹配追蹤地震譜分解方法及裝置，可以提高匹配追蹤算法用于地震譜分解的計算效率、分解精度以及適應(yīng)性。

為達到上述目的，本申請實施例提供了一種匹配追蹤地震譜分解方法，所述方法包括：

(1)獲取地震信號，并將所述地震信號作為當(dāng)前信號；

(2)根據(jù)所述當(dāng)前信號，確定待搜索原子的中心頻率；

(3)使用匹配追蹤算法搜索預(yù)設(shè)過完備庫中滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子，選擇所述滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子中與所述當(dāng)前信號最相關(guān)的原子，獲取所述當(dāng)前信號在所述最相關(guān)的原子處的對應(yīng)投影分量，并獲取所述當(dāng)前信號與所述對應(yīng)投影分量的信號殘差；所述第一預(yù)設(shè)條件為所述原子的中心頻率等于所述待搜索原子的中心頻率；

(4)將所述信號殘差作為新的當(dāng)前信號，重復(fù)步驟(2)至(4)，直至當(dāng)前得到的所述信號殘差小于預(yù)設(shè)閾值為止；

(5)根據(jù)所有所述對應(yīng)投影分量，得到所述地震數(shù)據(jù)的地震譜分解結(jié)果。

為達上述目的，本申請實施例還提供了一種匹配追蹤地震譜分解裝置，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取地震信號，并將所述地震信號作為當(dāng)前信號；

中心頻率確定模塊，用于根據(jù)所述當(dāng)前信號，確定待搜索原子的中心頻率；

搜索模塊，用于使用匹配追蹤算法搜索預(yù)設(shè)過完備庫中滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子，選擇所述滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子中與所述當(dāng)前信號最相關(guān)的原子，獲取所述當(dāng)前信號在所述最相關(guān)的原子處的對應(yīng)投影分量，并獲取所述當(dāng)前信號與所述對應(yīng)投影分量的信號殘差；所述第一預(yù)設(shè)條件為所述原子的中心頻率等于所述待搜索原子的中心頻率；

重復(fù)模塊，用于將所述信號殘差作為新的當(dāng)前信號，重復(fù)執(zhí)行所述中心頻率確定模塊至所述重復(fù)模塊，直至當(dāng)前得到的所述信號殘差小于預(yù)設(shè)閾值為止；

結(jié)果獲得模塊，用于根據(jù)所有所述對應(yīng)投影分量，得到所述地震數(shù)據(jù)的地震譜分解結(jié)果。

由上述本申請實施例所提供的技術(shù)方案可知，本申請實施例在使用匹配追蹤算法進行地震譜分解時，通過當(dāng)前信號確定了過完備庫中需要搜索的原子的中心頻率，不同于現(xiàn)有技術(shù)的搜索所有原子的做法，提高了計算效率。另一方面，本申請實施例只搜索預(yù)設(shè)過完備庫中滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子，從中確定用于表示地震信號的原子，最終得到的用于表達地震信號的過完備庫與地震信號之間更加匹配，提高了匹配追蹤算法地震譜分解的分解精度和對不同地震信號的適應(yīng)性。

附圖說明

此處所說明的附圖用來提供對本申請實施例的進一步理解，構(gòu)成本申請實施例的一部分，并不構(gòu)成對本申請實施例的限定。在附圖中：

圖1為本申請實施例的一種匹配追蹤地震譜分解方法示意圖；

圖2為本申請實施例的主頻為30HZ的Ricker子波示意圖；

圖3為本申請實施例的小波變換時頻分解的結(jié)果示意圖；

圖4為本申請實施例的S變換時頻分解的結(jié)果示意圖；

圖5為本申請實施例的常規(guī)匹配追蹤算法時頻分解的結(jié)果示意圖；

圖6為本申請實施例的改進匹配追蹤算法時頻分解的結(jié)果示意圖；

圖7為本申請實施例的某一道地震道的地震信號示意圖；

圖8為本申請實施例的對圖7所示的地震信號使用CWT分解的結(jié)果示意圖；

圖9為本申請實施例的對圖7所示的地震信號使用常規(guī)匹配追蹤分解的結(jié)果示意圖；

圖10為本申請實施例的對圖7所示的地震信號使用改進后的匹配追蹤分解的結(jié)果示意圖；

圖11為本申請實施例的改進匹配追蹤算法產(chǎn)生的10HZ頻率剖面；

圖12為本申請實施例的改進匹配追蹤算法產(chǎn)生的30HZ頻率剖面；

圖13為本申請實施例的改進匹配追蹤算法產(chǎn)生的50HZ頻率剖面；

圖14為本申請實施例的改進匹配追蹤算法分解獲得的10Hz、30Hz和50Hz沿層切片多譜圖像合成結(jié)果；

圖15為本申請實施例的短時快速傅里葉變換(FFT)分解獲得的10Hz、30Hz和50Hz沿層切片多譜圖像合成結(jié)果；

圖16為本申請實施例的單CPU情況下改進匹配追蹤算法和短時窗FFT算法耗時對比圖；

圖17為本申請實施例的CPU多線程下改進匹配追蹤算法和短時窗FFT算法耗時對比圖；

圖18為本申請實施例的一種匹配追蹤地震譜分解裝置示意圖。

具體實施方式

為使本申請實施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚明白，下面結(jié)合實施例和附圖，對本申請實施例做進一步詳細說明。在此，本申請實施例的示意性實施例及其說明用于解釋本申請實施例，但并不作為對本申請實施例的限定。

為了更清楚的介紹本申請實施例所提供的技術(shù)方案，首先在這里對匹配追蹤算法做一個介紹。匹配追蹤算法是信號稀疏表達的一種方式，實質(zhì)是將信號在過完備庫上進行分解。

給定一個過完備庫D∈R^n×k，其中它的每列表示一種原型信號的原子。給定一個信號y，它可以被表示成這些原子的稀疏線性組合。即，信號y可以表示成：y＝Dx，或者y≈Dx。過完備庫的過完備性指的是原子的個數(shù)遠遠大于信號y的長度。匹配追蹤算法的基本思路為：從過完備庫D中，選擇一個與信號y最匹配的原子構(gòu)成一個稀疏逼近，并求出信號殘差，然后繼續(xù)選擇與信號殘差最匹配的原子，反復(fù)迭代，信號y可以由這些原子來線性和，再加上最后的殘差值來表示。很顯然，如果殘差值在可以忽略的范圍內(nèi)，則信號y就近似是這些原子的線性組合。

上述過程中，在選擇與信號y最匹配的原子時，可以計算信號y與過完備庫中每一個原子的內(nèi)積，選擇內(nèi)積絕對值最大的一個原子，它就是與信號y在本次迭代運算中最匹配的。該過程用公式表達可以為：令信號y∈H(H表示希爾伯特空間)，從過完備庫中選擇一個最匹配的原子，滿足其中，r₀表示一個過完備庫矩陣的列索引。這樣信號y就被分解為在最匹配原子的垂直投影分量和殘差兩個部分，即：

對殘差R₁f進行同樣的分解，并依次對后續(xù)每一次得到的殘差進行同樣的分解，那么第k步可以得到：其中滿足可見信號y經(jīng)過K+1步分解之后為：

上述R_if表示殘差，i＝1，2，3…

上述就是常規(guī)匹配追蹤算法的簡單介紹，下面結(jié)合附圖，對本申請實施例的具體實施方式作進一步的詳細說明。

參考圖1所示，本申請實施例提供的一種匹配追蹤地震譜分解方法，可以包括以下步驟。該方法可以用于地震信號的時頻分解。

步驟S101，獲取地震信號，并將所述地震信號作為當(dāng)前信號。

其中，所述地震信號可以為地震數(shù)據(jù)采集得到的原始時域地震信號。為了使得分頻的結(jié)果更加平滑，在本申請的一個實施例中，所述地震信號可以為經(jīng)過平滑處理的地震信號，這樣就能減輕噪聲對分解結(jié)果的影響。

步驟S102，根據(jù)所述當(dāng)前信號，確定待搜索原子的中心頻率。

由于本實施例中所介紹的改進匹配追蹤方法是一個循環(huán)執(zhí)行的過程，每一次執(zhí)行循環(huán)體時都需要一個當(dāng)前信號。具體的，所述當(dāng)前信號可以為獲取的地震原始信號或者是按照匹配追蹤算法執(zhí)行完每一次循環(huán)后，得到的信號殘差。所述待搜索原子的中心頻率可以為所述當(dāng)前信號在瞬時能量最高時刻所對應(yīng)的瞬時頻率。在本申請的一個實施例中，可以通過計算得到當(dāng)前信號的解析信號，并通過解析信號得到瞬時能量最高的時刻，該時刻的瞬時頻率可以作為待搜索原子的中心頻率。具體的，若當(dāng)前信號為c(t)，則解析信號為c(t)+iH[c(t)]，再根據(jù)以下公式得到待搜索原子的中心頻率。

首先，根據(jù)以下公式得到所述解析信號瞬時能量最高的時刻。

t_n＝argmax||c(t)+iH[c(t)]|| (1)

式中，t_n表示瞬時能量最高的時刻，c(t)表示當(dāng)前信號，H[·]表示希爾伯特變換；

當(dāng)前信號在t_n處的瞬時頻率為待搜索原子的中心頻率。

式中，ω_n表示待搜索原子的中心頻率。

步驟S103，使用匹配追蹤算法搜索預(yù)設(shè)過完備庫中滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子，選擇所述滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子中與所述當(dāng)前信號最相關(guān)的原子，獲取所述當(dāng)前信號在所述最相關(guān)的原子處的對應(yīng)投影分量，并獲取所述當(dāng)前信號與所述對應(yīng)投影分量的信號殘差；所述第一預(yù)設(shè)條件為所述原子的中心頻率等于所述待搜索原子的中心頻率。

所述預(yù)設(shè)過完備庫可以為一種列數(shù)大于行數(shù)的矩陣，又可稱為過完備字典。如果能夠確定需要搜索的原子的中心位置，就可以大大減少需要搜索的原子數(shù)量，確定待搜索原子的中心頻率實質(zhì)上是將預(yù)設(shè)過完備庫中的原子進行了一個刪選，刪選得到的原子都是滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子，在這些滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子中根據(jù)匹配追蹤算法得到與當(dāng)前信號最相關(guān)的原子，匹配追蹤的每一次循環(huán)都得到了一個最相關(guān)的原子，這些最相關(guān)原子可以用來表示地震信號。選擇滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子中與所述當(dāng)前信號最相關(guān)的原子，可以為找出所有滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子中，與當(dāng)前信號的內(nèi)積最大的那一個原子。

在本申請的一個實施例中，將過完備庫表示為：G＝{g_n(t)}，g_n(t)表示原子，其中n＝0，1，2，3，…

所述當(dāng)前信號在所述最相關(guān)的原子處的對應(yīng)投影分量可以為當(dāng)前信號在最相關(guān)的原子上的垂直投影a_n，具體可以表示為：<c(t),g_n(t)>g_n(t)，其中c(t)為當(dāng)前信號。當(dāng)前信號與該投影分量的差信號為所述信號殘差。

步驟S104，將所述信號殘差作為新的當(dāng)前信號，重復(fù)步驟S102至S104，直至當(dāng)前得到的所述信號殘差小于預(yù)設(shè)閾值為止。

匹配追蹤時頻分解的目的為將信號表示成原子的稀疏線性組合。每一次迭代過程中，原子的線性組合與原始信號之間都存在一定殘差，當(dāng)殘差可以忽略不計時，我們就可以認為地震信號時頻分解完成了。所述預(yù)設(shè)閾值可以為預(yù)先設(shè)定的一個可以忽略不計的界限，當(dāng)信號殘差小于這個界限時，可以認為地震信號可以通過各個原子的線性組合表示。

步驟S105，根據(jù)所有所述對應(yīng)投影分量，得到所述地震數(shù)據(jù)的地震譜分解結(jié)果。

所述地震譜分解結(jié)果可以為地震信號在各個原子上投影分量的和，該過程用公式表達可以為：

式中，s(t)表示原始地震信號，a_n表示原始地震信號在每個原子上的投影長度。

由圖1所示的實施例可知，本申請實施例在使用匹配追蹤算法進行地震譜分解時，通過當(dāng)前信號確定了過完備庫中需要搜索的原子的中心頻率，不同于現(xiàn)有技術(shù)的搜索所有原子的做法，提高了計算效率。另一方面，本申請實施例只搜索預(yù)設(shè)過完備庫中滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子，從中確定用于表示地震信號的原子，最終得到的用于表達地震信號的過完備庫與地震信號之間更加匹配，提高了匹配追蹤算法地震譜分解的分解精度和對不同地震信號的適應(yīng)性。

時頻分析時，過完備庫中的原子一般都是基于已知形式的小波構(gòu)建的原子，具體的可以包括雷克子波(Ricker子波)和Morlet子波等。在本申請的一個實施例中，使用雷克子波(Ricker子波)構(gòu)建過完備庫。原子的一般表達式可以為：

式中，L_n表示尺度參數(shù)，t_n表示小波的位移參數(shù)，表示構(gòu)成原子的母小波。

如果母小波為：

那么，將式(5)代入式(4)可以得到原子表達式為：

公式(6)所示原子的頻譜為：

已知Ricker子波的形式為：

式中，f₀表示Ricker子波的峰值頻率，ω₀＝2πf₀。

Ricker子波對應(yīng)的頻譜為：

式中，f表示頻率。

根據(jù)以上公式可知，利用Ricker子波構(gòu)建的原子表達式為：

令ω_n＝ω₀/L_n為小波的中心頻率，則：

其頻譜為：

由式(12)可知，此類原子頻譜的相位由小波的中心位置t_n確定，其振幅在小波中心頻率ω_n處最大。本實施例中，在根據(jù)以上公式確定原子表達式之后，可以按照圖1所示的流程圖，進行地震譜分解。

Ricker子波具有形式簡單，零相位等優(yōu)點，在本實施例中，將其作為構(gòu)建原子的母小波，計算過程更加簡單，也更接近爆炸子波。

在本申請的一個實施例中，為了避免用來表示地震信號的各個原子之間的間距過小，引入了一個新的參數(shù)——最小原子間距，該變量規(guī)定了用于表達地震信號的原子之間可允許的最小間距，這樣在確定原子庫中與當(dāng)前信號最相關(guān)的原子時，除了要選擇內(nèi)積最大的原子，還需要滿足該原子與之前所有被選中用來表示地震信號的原子之間的位置間隔大于或等于預(yù)設(shè)最小原子間隔。

具體的，在本申請的一個實施例中，S103中所述選擇所述滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子中與所述當(dāng)前信號最相關(guān)的原子，可以包括以下兩個步驟。

(1)確定所述滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子中與所述當(dāng)前信號的內(nèi)積絕對值最大的原子。

(2)判斷該內(nèi)積絕對值最大的原子與之前確定的最相關(guān)的原子之間的間距是否大于等于預(yù)設(shè)最小原子間隔，若判斷結(jié)果為是，則該內(nèi)積絕對值最大的原子為所述最相關(guān)的原子，若判斷為否，則將該內(nèi)積絕對值最大的原子從所述滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子中剔除，重復(fù)以上步驟(1)～(2)，直至判斷結(jié)果為是為止。

在本申請的一個具體實施例中，之前按照圖1所示流程，并同時考慮最小原子間隔，得到了用來表示地震信號的原子g₁(t)、g₂(t)和g₃(t)，此時，再根據(jù)S102中步驟確定了此次循環(huán)所要搜索的原子應(yīng)該滿足的第一預(yù)設(shè)條件，假設(shè)預(yù)設(shè)過完備庫中，滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子為g₄(t)、g₅(t)和g₆(t)。此時執(zhí)行S103時，首先確定g₄(t)、g₅(t)、g₆(t)中與當(dāng)前信號最相關(guān)的原子，假設(shè)為g₄(t)，再判斷g₄(t)與之前確定的每一個原子g₁(t)、g₂(t)和g₃(t)之間的間隔是否大于等于最小原子間隔，若不是，則舍棄g₄(t)，重新在剩下的原子g₅(t)和g₆(t)之間確定一個與當(dāng)前信號最相關(guān)的當(dāng)前原子，重復(fù)以上步驟，直至得到滿足最小原子間隔的當(dāng)前原子。

研究表明，原子間距是影響匹配追蹤計算效率和分解質(zhì)量的關(guān)鍵，但遺憾的是常規(guī)計算中，并沒有考慮這一因素，在本申請上述幾個考慮原子間隔的實施例中，將最小原子間隔考慮進去有利于提高分解精度。

在本申請的一個具體實施例中，預(yù)設(shè)最小原子間隔為10，即按照圖1的流程提進行地震譜分解時，只有S103中選擇的與當(dāng)前信號內(nèi)積最大的原子滿足與之前得到的所有最相關(guān)原子之間的間隔大于等于10時，才可以留下該內(nèi)積最大的原子，作為最相關(guān)原子，用來表達地震信號。

在本申請的一個實施例中，為了驗證以上本申請實施例所提的改進匹配追蹤算法的有效性，進行了相應(yīng)的數(shù)值驗證試驗。設(shè)計一個主頻為30HZ，延續(xù)長度為200ms，子波峰值在70ms處的Ricker子波，然后分別用小波變換CWT，S變換，常規(guī)匹配追蹤算法以及圖1所示實施例所提供的改進匹配追蹤算法對該Ricker子波進行時頻分析，來測試各個分解算法的時頻局部性是否良好以及是否具有較高的時間頻率域分辨率。圖2是前面描述的主頻為30HZ的Ricker子波，圖3至圖6分別為小波變換CWT，S變換，常規(guī)匹配追蹤算法以及本申請實施例所提的改進匹配追蹤算法進行時頻分解的結(jié)果。圖3至圖6中縱坐標(biāo)均為時間，單位是ms。從圖3至圖6可以看出，分解后的圖像中，兩種匹配追蹤算法得到的結(jié)果在時間和頻率域的分辨率比小波變換CWT和S變換都要高，時頻局部性較好。

雖然由于本實施例中只輸入了一個Ricker子波，稀疏表示的原子數(shù)目較少，而且間距都比較大，改進的匹配追蹤算法和常規(guī)匹配追蹤算法結(jié)果類似，但是圖3至圖6依然可以表明，改進的匹配追蹤算法時頻局部性良好。

地震數(shù)據(jù)經(jīng)過高精度時頻分解后，結(jié)合圖形學(xué)、三維可視化等技術(shù)可精確的對儲層、油氣等特殊地質(zhì)現(xiàn)象開展精細解釋。將本申請實施例所提出的改進后的匹配追蹤算法運用到來自于某探區(qū)碳酸鹽巖儲層中，地震信號采樣率1ms，主頻約35HZ，頻帶寬度約7-85HZ。圖7為某一道地震道的地震信號，橫坐標(biāo)為時間(單位ms)，縱坐標(biāo)為振幅。圖8為對圖7所示的地震信號使用CWT分解的結(jié)果，圖9為對圖7所示的地震信號使用常規(guī)匹配追蹤分解的結(jié)果，圖10為對圖7所示的地震信號使用改進后的匹配追蹤分解的結(jié)果，圖8至圖10中顯示出不同的反射率，在時頻域可以精確的識別單個反射目標(biāo)。圖8至10中，橫坐標(biāo)為時間，單位ms，縱坐標(biāo)為頻率。對比圖8-10看可以得出改進后的匹配追蹤算法較CWT方法、常規(guī)匹配追蹤具有較高的分解精度。

在本申請的一個實施例中，圖11-13是用如圖1所示的改進匹配追蹤算法產(chǎn)生的頻率剖面，圖11-13中橫坐標(biāo)表示地震剖面中的記錄號，縱坐標(biāo)表示時間，單位s。圖11-13分別對應(yīng)10Hz頻率剖面、30Hz頻率剖面和50Hz頻率剖面。在圖11-13中1.85s、2.25s處反射振幅從10HZ到50HZ逐漸增強并隨后減弱，30HZ左右最強。這種現(xiàn)象的出現(xiàn)要歸結(jié)到儲層含氣特征，儲層含氣后，使共振頻率朝能量較高的一側(cè)遷移，當(dāng)照亮這些共振頻率時，就很容易識別。本實施例說明，如圖1所示的改進的匹配追蹤方法可以幫助實現(xiàn)在頻率域分辨單個目標(biāo)反射。

在本申請的另一個實施例中，利用如圖1所示的改進的匹配追蹤方法識別一些特殊的地質(zhì)目標(biāo)，如河道、巖性異常體、低頻陰影等，并可進一步利用時頻分解結(jié)果開展基于圖像學(xué)的多譜圖像合成，離散型的頻譜分解數(shù)據(jù)也可以通過動畫顯示幫助解釋人員了解潛在的地質(zhì)目標(biāo)，并對這些潛在目標(biāo)進行分析解釋。這可以在部分程度上解決利用單一譜分量不能展示全部信息的缺陷，提高解釋精度，極大地挖掘有效信息。圖14和圖15為10Hz、30Hz和50Hz沿層切片多譜圖像合成結(jié)果。其中，圖14為使用本申請實施例所提的改進的匹配追蹤方法分解獲得的結(jié)果，圖15為使用短時快速傅里葉變換(FFT)分解獲得的結(jié)果。合成后圖中儲層得到進一步精細刻畫，可以很好的對其局部特征結(jié)合多種數(shù)據(jù)進行精細分析。對比圖14和圖15可知，圖14中右上區(qū)域內(nèi)地層的非均質(zhì)性刻畫更加清晰，可以精細識別多個溶洞，另外可以看到北西南東方向的早期斷裂被后期發(fā)育的北東向斷裂所切割，斷裂系統(tǒng)更加清晰，特征明顯，更加有利于精細解釋。

相對于其它分解算法，匹配追蹤算法極其耗時，如何提高計算效率，分解效率和數(shù)據(jù)量存在密切關(guān)系，為了進一步提高計算效率，在本申請的一個實施例中，在使用如圖1所示改進的匹配追蹤算法的基礎(chǔ)上，針對匹配追蹤算法的特點，采用CPU多線程策略，極大地提高了計算效率。以Xeon系列E5-2670處理器為例，其主頻2.30Hz，采用CPU多線程策略，極大地提高了計算效率。圖16為單CPU情況下對比圖1所示改進的匹配追蹤算法與短時窗FFT算法，二者同時利用單線程對不同的樣點數(shù)進行譜分解，在CPU主頻一定的情況下，隨著參與計算樣點數(shù)增加FFT與本方法的耗時都在近似線性增加，但本申請實施例所提的改進的匹配追蹤算法的計算耗時的速度增大更快，相比較FFT在較多樣點數(shù)時更加耗時，這是由于本方法計算時使用大量冗余算子所影響。

在CPU主頻一定的情況下固定參與計算的樣點數(shù)，通過CPU多線程進行并行改造，對兩種算法進行耗時對比，如圖17所示，從圖中可以看到隨著參與運算的線程的增多，兩種算法的計算效率得到大幅度提升，但隨著線程的增多耗時性能提升速率相對降低。本申請實施例所提的改進的匹配追蹤算法與FFT算法都具有較好的并行化特征，通過多線程并行加速能夠達5-6倍的加速效果，且運算的樣點數(shù)越多，并行加速效果越明顯。

本申請實施例中還提供了一種匹配追蹤地震譜分解裝置，如下面的實施例所述。由于該裝置解決問題的原理與一種匹配追蹤地震譜分解方法相似，因此該裝置的實施可以參見一種匹配追蹤地震譜分解方法實施，重復(fù)之處不再贅述。

如圖18所示，本申請實施例所提供的一種匹配追蹤地震譜分解裝置，可以包括以下幾個模塊。

獲取模塊1801，用于獲取地震信號，并將所述地震信號作為當(dāng)前信號。

中心頻率確定模塊1802，用于根據(jù)所述當(dāng)前信號，確定待搜索原子的中心頻率。

搜索模塊1803，用于使用匹配追蹤算法搜索預(yù)設(shè)過完備庫中滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子，選擇所述滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子中與所述當(dāng)前信號最相關(guān)的原子，獲取所述當(dāng)前信號在所述最相關(guān)的原子處的對應(yīng)投影分量，并獲取所述當(dāng)前信號與所述對應(yīng)投影分量的信號殘差；所述第一預(yù)設(shè)條件為所述原子的中心頻率等于所述待搜索原子的中心頻率。

重復(fù)模塊1804，用于將所述信號殘差作為新的當(dāng)前信號，重復(fù)執(zhí)行所述中心頻率確定模塊至所述重復(fù)模塊，直至當(dāng)前得到的所述信號殘差小于預(yù)設(shè)閾值為止。

結(jié)果獲得模塊1805，用于根據(jù)所有所述對應(yīng)投影分量，得到所述地震數(shù)據(jù)的地震譜分解結(jié)果。

由上述本申請裝置的實施例可知，本申請實施例在使用匹配追蹤算法進行地震譜分解時，通過當(dāng)前信號確定了過完備庫中需要搜索的原子的中心位置和中心頻率，不同于現(xiàn)有技術(shù)的遍歷所有原子的做法，提高了計算效率。另一方面，本申請實施例只使用了事先建立的過完備庫中滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子去表示地震信號，相當(dāng)于根據(jù)地震信號重新得到了與該信號相匹配的新的過完備庫，提高了匹配追蹤算法的適應(yīng)性和分解精度。

本申請實施例中所描述的方法的步驟可以直接嵌入硬件、處理器執(zhí)行的軟件模塊、或者這兩者的結(jié)合。軟件模塊可以存儲于RAM存儲器、閃存、ROM存儲器、EPROM存儲器、EEPROM存儲器、寄存器、硬盤、可移動磁盤、CD-ROM或本領(lǐng)域中其它任意形式的存儲媒介中。示例性地，存儲媒介可以與處理器連接，以使得處理器可以從存儲媒介中讀取信息，并可以向存儲媒介存寫信息?？蛇x地，存儲媒介還可以集成到處理器中。處理器和存儲媒介可以設(shè)置于ASIC中，ASIC可以設(shè)置于用戶終端中。可選地，處理器和存儲媒介也可以設(shè)置于用戶終端中的不同的部件中。

在一個或多個示例性的設(shè)計中，本申請實施例所描述的上述功能可以在硬件、軟件、固件或這三者的任意組合來實現(xiàn)。如果在軟件中實現(xiàn)，這些功能可以存儲與電腦可讀的媒介上，或以一個或多個指令或代碼形式傳輸于電腦可讀的媒介上。電腦可讀媒介包括電腦存儲媒介和便于使得讓電腦程序從一個地方轉(zhuǎn)移到其它地方的通信媒介。存儲媒介可以是任何通用或特殊電腦可以接入訪問的可用媒體。例如，這樣的電腦可讀媒體可以包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盤存儲、磁盤存儲或其它磁性存儲裝置，或其它任何可以用于承載或存儲以指令或數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和其它可被通用或特殊電腦、或通用或特殊處理器讀取形式的程序代碼的媒介。此外，任何連接都可以被適當(dāng)?shù)囟x為電腦可讀媒介，例如，如果軟件是從一個網(wǎng)站站點、服務(wù)器或其它遠程資源通過一個同軸電纜、光纖電纜、雙絞線、數(shù)字用戶線(DSL)或以例如紅外、無線和微波等無線方式傳輸?shù)囊脖话谒x的電腦可讀媒介中。所述的碟片(disk)和磁盤(disc)包括壓縮磁盤、鐳射盤、光盤、DVD、軟盤和藍光光盤，磁盤通常以磁性復(fù)制數(shù)據(jù)，而碟片通常以激光進行光學(xué)復(fù)制數(shù)據(jù)。上述的組合也可以包含在電腦可讀媒介中。

以上所述的具體實施例，對本申請的目的、技術(shù)方案和有益效果進行了進一步詳細說明，所應(yīng)理解的是，以上所述僅為本申請實施例的具體實施例而已，并不用于限定本申請的保護范圍，凡在本申請的精神和原則之內(nèi)，所做的任何修改、等同替換、改進等，均應(yīng)包含在本申請的保護范圍之內(nèi)。