Сглаживание оптимальным фильтром

Фильтры с прямоугольной формой частотной характеристики усечения спектра и оптимальные фильтры сглаживания рассмотрим более подробно ниже. [c.142]

Фильтр с прямоугольной формой частотной характеристики можно применить и для аппроксимации оптимального фильтра выделения аномалий на фоне случайных помех, и для сглаживания аномалий. В первом случае, сравнивая формулы (4.16) и (4.29), видим, что [c.144]

Оптимальные фильтры сглаживания можно строить следующим образом. Из выражений частотных характеристик оптимальных фильтров выделения аномалий на фоне случайных помех (4.16) и (4.28) видно, что при больших значениях (О и р их можно аппроксимировать функциями [c.145]

Рис. 17. Частотная характеристика оптимальных фильтров сглаживания аномалий

График изменения этой функции, приближенно реализующей частотную характеристику оптимального фильтра сглаживания (4.43), показан на рис. 17 (кривая 3). Как видно из рисунка, она достаточно точно аппроксимирует точную частотную характеристику. Тогда вычислительную схему, соответствующую частотной характеристике (4.46), можно записать в виде [c.148]

В работе В.Н. Страхова и М.И. Лапиной с учетом указанной выше аналогии между сглаживанием и пересчетом на высоту даны рекомендации для определения 2 . Их методику с небольшими изменениями можно применить и к аномалиям, выделенным на фоне случайных помех, но в случае применения оптимальных фильтров вьщеления аномалий для определения 2о лучше всего пользоваться специальной методикой, прямо учитывающей форму частотных характеристик применяемых фильтров. Рассмотрим подробно эту методику. [c.159]

В чем состоит компромисс при выборе оптимальной ширины фильтра для сглаживания [c.493]

Рассмотрены теория и практика применения фильтрации в гравиразведке и магниторазведке - построение и применение оптимальных прямоугольных и полосовых фильтров выделения, обнаружения и сглаживания аномалий, а также способы и методика определения статических параметров гравитационных и магнитных аномалий. [c.4]

Оптимальные или комбинированные фильтры сглаживания аномалий [c.145]

Для реализации оптимального или комбинированного фильтра сглаживания аномалий с частотной характеристикой (4.43) разложим последнюю в ряды косинусов на интервале -л < (О < < +п. На основании формулы (2.18) получим [для упрощения процесса вычисления интегралов при расчетах значение ш, принято равным п/2 = 1,57 - вместо 1,5, соответствующего формуле (4.43)1, [c.147]

Рассмотрим теперь случай оптимального или комбинированного фильтра сглаживания с частотными характеристиками [c.164]

Определение частотной характеристики. Если пользуются способами трансформации, частотные характеристики которых не зависят от характера преобразуемой аномалии (способы аналитического продолжения аномалий, вычисления высших производных и др.), то известна частотная характеристика трансформации Ф и необходимо только в определенных случаях задаваться параметрами трансформации, например, значением высоты или глубины аналитического продолжения аномалий. В других случаях, когда значения частотной характеристики зависят от характера изменения исходной аномалии, ее значения вычисляются в процессе трансформации, например, частотные характеристики оптимальных фильтров выделения аномалий, фильтров сглаживания, адаптивных фильтров и др. [c.76]

Фильтры с такими частотными характеристиками будут оптимальными в наиболее широком смысле, и их будем называть оптимальными или комбинированными фильтрами сглаживания аномалий. Эти фильтры разработаны С.А. Серкеровым и впервые предложены в работе [40]. [c.146]