Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 2880
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [PASSWORD_CHECK_WEAK] => N
                    [PASSWORD_CHECK_POLICY] => N
                    [PASSWORD_CHANGE_DAYS] => 0
                    [PASSWORD_UNIQUE_COUNT] => 0
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [BLOCK_LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [BLOCK_TIME] => 0
                )

        )

    [SESS_IP] => 3.145.1.21
    [SESS_TIME] => 1741574325
    [IS_EXPIRED] => 
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [SESS_SHOW_INCLUDE_TIME_EXEC] => 
    [fixed_session_id] => 23d98b4a933ea6510a6c9f351b32cc97
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Журнал "Геология и геофизика"

2019 год, номер 1

НОВЫЕ МЕТОДЫ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛЕЙ РАСПРОСТРАНЕНИЯ СЕЙСМИЧЕСКИХ ВОЛН

"А.С. Сердюков1,2, А.В. Яблоков1,2, Г.С. Чернышов1,2"
"1Институт горного дела им. Н. А. Чинакала СО РАН, Новосибирск, Россия
aleksanderserdyukov@yandex.ru
2Институт нефтегазовой геологии и геофизики им. А. А. Трофимука СО РАН, Новосибирск, Россия"
Ключевые слова: Рудная сейсморазведка, обработка сигналов, преобразование Фурье, вейвлеты, S-преобразование, Ore mining seismic survey, signal processing, Fourier transform, wavelets, S-transform
Страницы: 233-237

Аннотация

Предложены методы, основанные на применении частотно-временных представлений. Полезный сигнал восстанавливается по пикам амплитуд частотно-временных спектрограмм, полученных с помощью S-преобразования. В результате численных экспериментов показано, что, используя узкие по времени частотно-временные окна (порядка 10 - 20 отчетов по времени), удается определить параметры сигнала импульсного типа существенно большей длительности.

DOI: 10.15372/FPVGN2019060140