Модуль montaj Geophysics™ предоставляет ряд фильтров и статистических инструментов для работы с большими объемами геофизических данных. Пространственные одномерные фильтры позволяют полевым геофизикам обрабатывать данные, применяя различные фильтры пространственной области (линейные и нелинейные).
Одномерный фильтр БПФ (на основе быстрого преобразования Фурье) позволяет применять различные фильтры области Фурье к одномерному (линейному) потенциальному полю и другим данным. Разнообразные геостатистические инструменты обеспечивают возможность получать сводную информацию и расширенную статистику, например, анализ гистограмм, диаграмм разброса данных и треугольных диаграмм, а также возможность создавать подмножества данных на основе кода или классификации карт по группам.
Пространственные одномерные фильтры
Выполняйте сглаживание данных с нелинейной фильтрацией или без нее с использованием пространственных одномерных фильтров. Модуль montaj Geophysics включает в себя следующие одномерные фильтры:
- фильтр пропускания верхних частот применяет к каналу фильтр, пропускающий высокие частоты (фильтр увеличения резкости);
- фильтр пропускания нижних частот применяет к каналу фильтр, пропускающий низкие частоты (фильтр сглаживания);
- полосно-пропускающий фильтр (ППФ) удаляет сигналы с длиной волны, выходящей за пределы диапазона между длинноволновой и коротковолновой границами спектральной чувствительности;
Одномерные нелинейные фильтры
Используйте одномерные нелинейные фильтры, чтобы удалять из данных сигналы с очень короткой длиной волны, но с высокой амплитудой. Часто считается, что такой фильтр отсекает всплески шумов, но он также может эффективно удалять геологические объекты с коротковолновой характеристикой, такие как сигналы от поверхностных объектов.
Одномерный нелинейный фильтр используется для поиска и удаления данных, которые распознаются как шумы. Алгоритм является «нелинейным», поскольку он рассматривает каждую точку данных и решает, являются ли эти данные шумом или достоверным сигналом. Если точка определяется как шум, она просто удаляется и заменяется оценкой, основанной на окружающих точках данных. Те части данных, которые не расцениваются как шумы, не подвергаются никаким изменениям.