自适应去噪的地震数据采集系统设计

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.1602-0148

计算机工程与应用 ›› 2017, Vol. 53 ›› Issue (16): 258-262.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1602-0148

自适应去噪的地震数据采集系统设计

孟娟，洪利，程丽娜，吴燕雄

防灾科技学院防灾仪器系，河北三河 065201

出版日期:2017-08-15 发布日期:2017-08-31

Design of seismic data acquisition system based on adaptive de-noising

MENG Juan, HONG Li, CHENG Lina, WU Yanxiong

Department of Disaster Prevention Instrument, Institute of Disaster Prevention, Sanhe, Hebei 065201, China

Online:2017-08-15 Published:2017-08-31

摘要/Abstract

摘要： 地震数据采集是地震观测与研究的基础。提出一种基于NI高精度数据采集卡USB-4432和LabVIEW的地震数据采集系统设计方案，包括基于OP07和LM224N的前端调理电路，基于USB-4432和LabVIEW的实时采集与分析系统。为进一步提升采集信号质量，提出一种自适应小波阈值去噪算法，该算法能根据采集信号强度自适应去噪，提高采集信号信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）。实验表明，系统稳定可靠，相比传统小波阈值去噪算法，新算法能显著提高SNR。实验结果表明，系统去噪性能优良，应用价值较强。

关键词: 小波阈值去噪, 地震数据采集, LabVIEW

Abstract: Seismic data acquisition is the basis of earthquake observation and research. A design scheme about seismic data acquisition system based on high-speed data acquisition card NI USB-4432 and LabVIEW platform is proposed, including front-end conditioning circuit based on OP07 and LM224N, and data real-time acquisition, display and analysis system based on USB-4432 and LabVIEW platform. An adaptive wavelet threshold de-noising algorithm is presented to further improve the quality of the signal, the algorithm can de-noise adaptively according to the intensity of the collected signal, improve the Signal-to Noise Ratio（SNR） of the signal. Practical tests show that, the system is stable and reliable.Compared with the traditional threshold de-noising algorithm, the new algorithm can effectively improve the SNR. The experimental results show that the designed system has excellent de-noising performance and possesses a higher applied value.

Key words: wavelet threshold de-noising, seismic data acquisition, LabVIEW

孟娟，洪利，程丽娜，吴燕雄. 自适应去噪的地震数据采集系统设计[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(16): 258-262.

MENG Juan, HONG Li, CHENG Lina, WU Yanxiong. Design of seismic data acquisition system based on adaptive de-noising[J]. Computer Engineering and Applications, 2017, 53(16): 258-262.

[1]	刘佳，高晓阳，贺大伟，侯宝华，李红岭，杨志平，邵世禄，武季玲. 基于LabVIEW的大麦远程监控系统的设计与试验[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(16): 216-220.
[2]	杨正瓴1，2，张玺1，张军1，2，杨钊1，刘亚迪1. 采用反正切变换降低小波去噪对野值的敏感性[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(10): 241-245.
[3]	孔国杰，王凯，沈明堂，张芳，吴科. 一种结合小波阈值滤波的自适应整体变分方法[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(8): 240-242.
[4]	曾志强，祝锡晶，王俊元，高琼，李红钢. 基于LabVIEW的药筒梯形槽宽视觉精确测量研究[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(9): 173-175.
[5]	谷鹏1，2，朱俊华1，2，丁飞1，2. 一种含噪压缩感知的语音消噪方法[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(15): 216-220.
[6]	郭兴明，何彦青，卢德林，袁志会. 平移不变小波在心音信号去噪中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(24): 209-212.
[7]	张俊红，马文朋，李林洁，刘昱. 航空发动机故障诊断系统设计与实现[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(16): 232-236.
[8]	赵兴，李健，李一博. 基于LabVIEW/Matlab的AUV半实物仿真系统设计[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(14): 48-53.
[9]	寇雪芹，谷立臣，闫小乐，琚晓涛. 基于虚拟仪器的超声信号测量及测距研究[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(6): 17-20.
[10]	张国超1，2，李平1. 相位差结合小波包的无人直升机故障诊断[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(18): 212-216.
[11]	曹晓英1，2，张智军1，向建军1. 基于提升小波改进阈值的雷达信号去噪方法[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(14): 143-147.
[12]	周士红，吴立锋，关永，杜银瑜，潘巍. 电容劣化对DC-DC电源寿命影响仿真系统[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(31): 234-237.
[13]	王佐成，刘晓冬，薛丽霞. 双曲线函数在灰度图像小波阈值去噪中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(35): 177-179.
[14]	崔英善,张正平. GaAs（001）_β2（2×4）表面RHEED图谱的虚拟设计[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(6): 82-84.
[15]	李学聪，华伦次，万频，李军. 散热风扇质量检测分析系统[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(36): 219-221.

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