Ўзбекистон республикаси ахборот технологиялари ва коммуникацияларини ривожлантириш вазирлиги муҳаммад ал-хоразмий номидаги

 
ВЕЙВЛЕТ-АНАЛИЗ В ОБРАБОТКЕ НЕСТАЦИОНАРНЫХ СИГНАЛОВ. 
 
Артикова М.А., доцент кафедры «Мультимедийные технологии» ТУИТ 
В настоящее время наибольшее распространение при обработке и интерпретации 
сейсмических данных получили спектральные способы обработки с использованием 
быстрого преобразования Фурье. Однако, обработка с использованием быстрого 
преобразования Фурье различного рода сейсмических данных не всегда является 
исчерпывающей и достаточно эффективной, поэтому проблема анализа сейсмических 
данных в различных масштабах (координатах n-мерного пространства) остается одной из 
актуальных в современном процессе их обработки. Широкие возможности, которые 
представляют базисные функции вейвлет в области обработки сигналов, в частности 
сейсмических, являются очень актуальными для нашего региона. 
Вейвлеты используют в тех случаях, когда результат анализа некоторого сигнала 
должен содержать не только простое перечисление его характерных частот, но и сведения 
об определённых локальных координатах, при которых эти частоты проявляют себя. В 
связи с этим, анализ и обработка нестационарных во времени и неоднородных в 
пространстве сигналов разных типов представляют собой основное поле применений 
вейвлет-анализа. За счёт изменения масштабов вейвлеты способны выявить различие в 
характеристиках на разных шкалах, а путём сдвига проанализировать свойства сигнала в 
разных точках на всём изучаемом интервале. Именно при анализе нестационарных 
сигналов за счёт свойства локальности вейвлеты получают преимущество перед 
преобразованием Фурье, которое даёт только глобальные сведения о частотах 
исследуемого сигнала [1]. 
Широкий набор базовых функций вейвлетов позволяет применять их при 
многомасштабном анализе сейсмической и сейсмологической информации, изучить 
структуру волнового поля, идентифицировать его составляющие, выявить помехи, 
отфильтровать и локализовать полезные составляющие [2]. 
Согласно 
И.Мейеру 
[3], 
«вейвлет-базисы 
обладают 
универсальной 
применимостью: будь то обычная или обобщённая функция, представимо в виде вейвлет-
ряда, коэффициенты вейвлет-рядов передают свойства функции или распределения 
просто, точно и надёжно». 
Применение вейвлет-преобразования для обработки, разномасштабного анализа и 
интерпретации волновых сейсмических полей включает выбор анализирующего вейвлета. 
При правильном подборе базисного вейвлета детализирующий фильтр позволяет 
выделить локальные особенности сигнала во временной области. Также предполагается 
последовательное восстановление сигнала на основе его вейвлет-разложения по слоям 
детализации разных уровней. 
Вейвлет-анализ сейсмических данных включает дискретное вейвлет-преобразование,