噪声分析
噪声分析报告
噪声分析报告1. 引言噪声是指在特定环境中产生的非期望声音，可以对人们的生活和健康造成负面影响。
在工业、交通和生活等各个领域中，噪声都是一个普遍存在的问题。
本报告通过对噪声进行分析，旨在揭示噪声的来源、特征以及对人体健康的影响，以便采取相应的措施进行调控和管理。
2. 噪声来源噪声可以来源于多种因素，包括：- 工业生产和机械设备运行产生的机械噪声；- 交通工具（如汽车、飞机等）的运行产生的交通噪声； - 建筑工地、道路施工等人类活动产生的施工噪声； - 生活设施（如空调、冰箱等）的工作产生的设备噪声；- 社会活动（如演唱会、体育赛事等）带来的娱乐噪声等。
3. 噪声特征噪声具有以下特征：3.1 频率噪声的频率是指单位时间内声波振动的次数。
噪声可以分为低频、中频和高频噪声。
不同类型的噪声对人体的影响也不同，例如高频噪声容易引发头痛和失眠。
3.2 音量噪声的音量是指声波的振幅大小。
音量可以通过声级（单位：分贝）来衡量。
一般来说，超过85分贝的长时间暴露于噪声中会对人的听力产生负面影响。
3.3 持续时间噪声的持续时间指的是噪声暴露的时间长度。
长期暴露于噪声中可能导致人体听力下降、血压升高、睡眠质量下降等健康问题。
3.4 波动性噪声的波动性指的是噪声的变化情况。
频繁波动的噪声容易引发人们的情绪波动和焦虑症状。
4. 噪声对人体健康的影响长时间暴露于噪声中会对人体健康产生负面影响，包括：4.1 听力损伤长期暴露于高音量噪声中可能引发听力下降和耳聋。
4.2 心血管疾病噪声会导致人体紧张和应激反应，进而引发血压升高、心血管问题等。
4.3 睡眠障碍长时间暴露于噪声中会让人难以入睡，导致失眠和睡眠质量下降。
4.4 心理问题噪声会引起人们的情绪波动，增加焦虑、抑郁和压力等心理问题。
5. 噪声控制措施为了减少噪声对人体健康的影响，可以采取以下控制措施：5.1 噪声隔离通过加装隔音门窗、隔音板等，降低室内噪声水平。
5.2 噪声减振对于机械设备和交通工具等噪声源，可以采取减振措施，减少噪声的产生和传播。
噪声分析
噪声分析V1.0目录序言 (3)第一章概述 (4)1.1、直放站噪声分析的目的、意义； (4)1.2、直放站噪声分析的重点、难点； (4)第二章噪声的分类与特性 (5)2.1、噪声的分类与特性 (5)2.2、人为噪声 (6)2.3、发射机产生的噪声及寄生辐射 (9)2.4、天线热噪声 (10)第三章噪声的表示和计算方法 (12)3.1、噪声系数 (12)3.2、额定功率、额定功率增益和以此定义的噪声系数 (14)3.3、噪声温度 (16)3.4、多级放大器的噪声系数 (17)第四章各种不同组网模式下直放站噪声的计算 (19)4.1、直放站噪声 (19)4.2、并联方式下直放站上行底噪的计算 (22)4.3、串联方式下直放站上行底噪的计算 (26)4.4、混联方式下直放站上行底噪的计算 (31)4.5、基站接收直放站噪声的计算 (32)第五章直放站上行底噪的调试方法 (35)5.1、直放站上行底噪的调试方法 (35)5.2、在对直放站进行上行底噪调整时应该考虑的因素 (38)序言随着我国无线通信网络的不断发展，直放站系统被越来越广泛地应用在室内、外覆盖系统覆盖工程中。
经过几年的建设，移动通信运营商对城市室内外的网络建设已日趋完善，对于城市室内外的建设宗旨也由初期的大量的初期基础覆盖转变为了对网络的不断优化，直至打造为精品网络。
由于在移动通信系统中，直放站的引入必然会对基站系统造成一定的干扰，而这种干扰主要是由于直放站的噪声产生的，但是由于我们对直放站噪声至今没有一个理性的认识，因此在以往解决此类问题主要依靠工程人员的经验进行解决，这就造成了问题解决的片面性，从而使问题得不到彻底的解决。
因此如果我们能够将直放站噪声的认识提高到理论的水平，那么必能为今后的工程设计、工程开通提供理论依据和实践基础，从而极大的提升我们公司产品的竞争力。
因此，从公司市场角度而言，如果我们能够提高工程人员对于直放站噪声的认识，将可以极大提高工程的质量，减少甚至消除直放站引入后对基站的干扰，从而使我们公司产品在开通后能够保持很好的工作稳定性的竞争优势，在减小对基站系统的影响方面超越其他公司。
噪声分析实验报告
噪声分析实验报告噪声分析实验报告引言：噪声是我们日常生活中不可避免的一部分，它对我们的身心健康和生活质量产生着重要影响。
为了更好地理解噪声的特性和影响，我们进行了一系列的噪声分析实验。
本报告将详细介绍我们的实验设计、方法、结果和讨论。
实验设计：我们选择了不同的环境和场景进行噪声分析实验，包括室内和室外环境，白天和夜晚时段。
我们还采用了不同的测量设备，如声级计和频谱分析仪，以获取全面的噪声数据。
在每个环境中，我们分别记录了噪声的强度、频率分布和持续时间。
方法：在实验中，我们首先确定了每个环境的基准噪声水平，即没有其他干扰源时的背景噪声。
然后，我们引入了不同的干扰源，如交通噪声、工业噪声和人声噪声。
通过测量噪声的声级和频谱，我们能够了解它们对环境的贡献程度和频率特征。
结果：我们的实验结果显示，在室内环境中，背景噪声水平较低，大部分噪声来自于人声和电器设备。
而在室外环境中，交通噪声和工业噪声占据主导地位。
我们还发现，白天和夜晚的噪声水平存在显著差异，白天噪声更加杂乱，而夜晚噪声相对较少且更加平稳。
讨论：通过对实验结果的分析，我们可以得出以下结论：噪声对人体健康和心理状态产生直接影响。
长期暴露在高强度噪声环境中会导致听力损伤、失眠和压力增加等问题。
因此，我们应该采取措施来减少噪声污染，如加强建筑隔音、限制交通噪声和提倡良好的社区文化。
此外，我们还发现不同频率的噪声对人体的影响也不同。
高频噪声容易引起头痛和注意力不集中，而低频噪声则可能导致心情低落和疲劳。
因此，合理调整噪声的频谱特性也是减少噪声影响的重要措施之一。
结论：通过本次噪声分析实验，我们深入了解了噪声的特性和影响。
噪声问题不仅仅是个人的健康问题，也是社会的公共卫生问题。
我们应该共同努力，通过科学研究和有效管理，减少噪声污染，为人们创造一个更安静、舒适的生活环境。
总结：本报告详细介绍了我们进行的噪声分析实验，包括实验设计、方法、结果和讨论。
通过实验，我们得出了噪声对人体健康和环境的影响的结论，并提出了相应的解决方案。
声学中的噪声特性分析
声学中的噪声特性分析噪声是我们日常生活和工作中常常遇到的现象。
无论是城市的交通噪声、机器设备的运转噪音，还是户外活动中的人声喧嚣，噪声都会对我们的身心健康产生一定的影响。
在声学领域，噪声的特性分析是一个关键问题，它不仅有助于我们了解噪声的来源和传播规律，还能为噪声控制提供有效的参考。
首先，我们来探讨噪声的产生机制以及不同类型噪声的特点。
噪声是由于机械振动、气体流动、电流或电磁辐射等因素导致的声能传播所产生的声音。
根据噪声的频率范围，可以将其分为低频噪声、中频噪声和高频噪声。
低频噪声指频率较低的声音，通常由于机器设备的振动引起，如风扇噪声和电动机噪音。
中频噪声通常由交通工具、机械设备和人声等产生，频率介于500Hz至2000Hz之间。
高频噪声则是频率较高的声音，如雷电声和电子设备的高频噪音。
不同类型噪声具有不同的特点和对人体的影响。
接下来，我们关注噪声的传播特性。
当噪声源发出声音时，声波将在空间中传播。
噪声的传播路径及传播距离、速度和幅度的变化，直接影响到噪声的接收效果。
声波的传播受到许多环境因素的影响，如空气温度、压力、湿度等。
此外，建筑物、墙壁和地面等表面的反射、折射和吸收性也会对声音的传播产生影响。
了解噪声的传播特性对噪声的控制和减少具有重要意义。
针对噪声的特性分析，我们可以采用一系列方法和技术。
首先，噪声特性的分析可以借助于频谱分析。
频谱分析是通过将声音信号转换为频域信号来研究声音中不同频率成分的方法。
通过频谱分析，我们可以了解噪声的频率分布、频率强度等特性，从而为噪声的识别与分类提供基础。
其次，我们可以利用声级计测量噪声的强度。
声级计是一种用来测量声音强度的仪器，它可以将声音转化为人类听觉所感受到的声音强度，并用分贝（dB）表示。
通过声级计的测量，我们可以评估噪声的强度，制定相应的噪声限制标准，从而实施有效的噪声控制措施。
此外，为了进一步了解噪声对人体的影响，可以开展噪声暴露评估。
噪声暴露评估是通过对人员在工作或居住环境中受到的噪声进行测量和分析，以评估其对人体的健康危害程度。
噪声监测实验报告分析
一、实验背景随着城市化进程的加快，噪声污染已经成为影响人们生活质量的重要因素之一。
为了了解和掌握噪声污染的现状，提高城市环境质量，本次实验对某区域噪声进行了监测和分析。
二、实验目的1. 熟悉噪声监测仪器的使用方法。
2. 掌握噪声监测的基本原理和操作步骤。
3. 分析噪声污染的特点和来源，为噪声污染治理提供依据。
三、实验仪器与设备1. 噪声监测仪：用于测量噪声水平。
2. 移动式测量车：用于移动测量仪器的位置。
3. 数据采集器：用于记录和分析噪声数据。
4. 风速仪、温度计、大气压力计：用于测量环境参数。
四、实验方法1. 实验地点：某区域主要道路、居民区、工业区等。
2. 测量时间：上午8:00-11:00，下午14:00-17:00。
3. 测量方法：按照《城市区域环境噪声测量方法》（GB/T14623--93）进行测量，使用手持式噪声监测仪进行测量，测量距离地面1.2m，测量高度与受声者耳朵高度相同。
4. 数据处理：将测量数据导入数据采集器，进行数据处理和分析。
五、实验结果与分析1. 噪声水平分析（1）道路噪声：道路噪声是城市噪声污染的主要来源之一。
本次实验测量了某区域主要道路的噪声水平，结果显示，道路噪声主要集中在50-70dB(A)之间，高峰时段噪声可达80dB(A)以上。
（2）居民区噪声：居民区噪声主要来源于交通噪声、建筑施工噪声、商业活动噪声等。
本次实验测量了某区域居民区的噪声水平，结果显示，居民区噪声主要集中在40-60dB(A)之间，夜间噪声水平相对较低。
（3）工业区噪声：工业区噪声主要来源于工业生产设备、运输车辆等。
本次实验测量了某区域工业区的噪声水平，结果显示，工业区噪声主要集中在70-90dB(A)之间，高峰时段噪声可达100dB(A)以上。
2. 噪声污染来源分析（1）交通噪声：交通噪声是城市噪声污染的主要来源之一。
本次实验发现，道路噪声主要来源于机动车辆、摩托车、电动车等。
（2）建筑施工噪声：建筑施工噪声主要来源于打桩、切割、钻孔等施工过程。
环境噪声的识别与分析技术研究
环境噪声的识别与分析技术研究环境噪声是指在人类生活和工作的环境中，存在的任何噪声来源所引起的噪声。
环境噪声对人类健康、情感、沟通产生着深刻的影响，噪声污染也是当前面临的重要环境问题之一。
因此，通过环境噪声的识别与分析，可以更好地了解噪声污染的状况，在此基础上有效地采取措施进行防治。
一、环境噪声的识别方法1.听音判断法听音判断法是环境噪声识别的传统方法，也是最为直观的方法。
依靠人的听觉感知能力，对环境音量进行判断。
但是，此方法的主观性较高，同时还存在着时间、环境、人员等多方面的因素影响。
2.噪声检测法噪声检测法是通过现代化的噪声检测仪依据噪声的声强、频率等特征进行识别。
噪声检测仪的精度高、工作效率快，而且可以自动记录各类噪声的检测数据，为后续的分析提供了方便。
3.数字信号处理法数字信号处理法是应用计算机技术进行环境噪声识别的方法。
通过采集环境声音信号，使用特定的处理算法，将音频信号数字化，并对其进行滤波、降噪、增益等处理来识别噪声类型和程度。
由于采用现代计算机技术，数据处理效率较高，可自动地获取和处理大量有用的数据信息。
而且，其结果相较于传统方法来说更为准确。
二、环境噪声的分析技术1.谱分析法谱分析法是一种常用的环境噪声分析方法，即将环境噪声信号进行快速傅里叶变换，通过对其频率和能量分布的分析，确定噪声的功率谱密度。
此方法有效提取了噪声信号中有价值的信息，并可用于判断其来源与特点等信息。
2.时间域分析法时间域分析法是对监听的噪声信号进行采样，并将其转换为模拟信号进行处理。
通过进行信号平均，滤波，卷积等方式，对其进行分析，从而获取有关于噪声时域分布的信息。
通过该方法，可有效地分析噪声的频率、时间、强度等特征，并对噪声源进行精准定位。
3.统计分析法统计分析法是对于环境噪声数据统计进行分析的一种方法。
对于环境中的多种噪声数据进行统计和分析，确定噪声的变化规律，以及确定污染情况。
需要对统计分析的方法、指标、以及样本大小等进行合理的选择。
《噪声分析》课件
噪声的测量和分析
1
噪声指标
2
探讨噪声评价的指标，如声级和
频谱。
3
噪声的测量方法
介绍噪声测量的仪器和技术。
噪声分析流程
了解噪声分析的步骤和方法。
噪声的控制和防治
噪声控制的方法
探索噪声控制的不同策略和 技术。
噪声防治的措施
介绍噪声防治的各种实践措 施。
噪声防治的实践案例
通过案例学习，了解噪声防 治在实际工程中的应用。
噪声分析的工程应用
噪声分析在工程 中的应用
探讨噪声分析在各个工程 领域的广泛应用。
噪声分析的技术 路线
介绍噪声分析的常见技术 和方法。
噪声分析在某些 行业的应用案例
通过实际案例，展示噪声 分析在某些行业中的成功 应用。
结论和展望
1 噪声分析的发展现状
总结当前噪声分析的发展状况。
2 噪声分析的未来发展方向
展望噪声分析领域的未来发展趋势。
3 结语：噪声控制是人类和谐共处的必要条件
《噪声分析》PPT课件
欢迎来到《噪声分析》PPT课件！通过这个课件，我们来探索噪声的世界，了 解其产生、测量、控制以及工程应用，将噪声从一个陌生的概念变成熟悉的 知识。
什么是噪பைடு நூலகம்？
噪声的概念
了解噪声的定义、特点和来源。
噪声的种类
探索不同类型的噪声，如环境噪声、机械噪声等。
噪声对人类的影响
分析噪声对健康、心理和社会的影响。
噪声统计学数据分析报告(3篇)
第1篇一、引言噪声，作为自然界和人类活动中普遍存在的现象，对人们的日常生活和工作产生了深远的影响。
为了更好地理解和控制噪声，本报告通过对噪声数据的统计分析，探讨噪声的特性、分布规律及其影响因素，为噪声治理和环境保护提供科学依据。
二、数据来源与处理1. 数据来源本报告所使用的数据来源于我国某城市噪声监测站近三年的噪声监测数据，包括白天和夜间不同时段的噪声水平。
2. 数据处理对原始数据进行清洗，剔除异常值和缺失值，并对数据进行标准化处理，以确保数据的准确性和可比性。
三、噪声水平统计分析1. 总体噪声水平通过对数据集中所有监测点的噪声水平进行统计分析，得出该城市总体噪声水平为（分贝值），其中白天和夜间的噪声水平分别为（分贝值）和（分贝值）。
2. 噪声分布规律利用直方图和核密度估计等方法，分析噪声水平的分布规律。
结果显示，该城市噪声水平呈现右偏分布，即噪声值主要集中在较低水平，而高噪声值出现的概率较低。
3. 噪声水平变化趋势通过对噪声数据进行时间序列分析，发现该城市噪声水平在近年来呈逐年上升趋势，尤其是在夜间。
四、噪声影响因素分析1. 交通噪声交通噪声是城市噪声的主要来源。
通过对交通噪声数据的分析，发现交通流量与噪声水平呈正相关关系。
此外，交通噪声在不同时间段和不同路段的差异较大。
2. 工业噪声工业噪声是城市噪声的另一个重要来源。
分析结果表明，工业噪声主要集中在工业区域，且与工业企业的生产规模和设备类型有关。
3. 生活噪声生活噪声主要包括家庭娱乐、建筑施工等产生的噪声。
分析发现，生活噪声在不同时间段和不同区域存在较大差异，尤其在夜间。
4. 环境因素环境因素如地形、植被等也会对噪声传播和衰减产生影响。
分析结果表明，地形和植被对噪声的衰减作用明显，尤其在夜间。
五、噪声治理措施建议1. 交通噪声治理- 优化交通路线，减少交通流量；- 加强交通管理，限制高噪声车辆通行；- 建设隔音设施，如隔音墙、隔音屏障等。
2. 工业噪声治理- 优化工业布局，减少工业区域与居民区的距离；- 采用低噪声设备和技术；- 加强工业企业的噪声排放监管。
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3、噪声分析方法
3.1 噪声分布与近地表特征关系 3.2 数据多域显示 3.3 能量特征分析 3.4 频率特征分析 3.5 自相关特征分析 3.6 可视化显示
BALCH（1971）： “ 记录在标准测线上的总信息 量是巨大的，按照一种能理解的方
3、噪声分析方法
3.6
式向用户显示这全部信息，实际上 是不可能的”。
自 相 关 特 征 分 析
中值处理
为了保证统计结果的稳健性，程序中首先对一个数据集 内的自相关函数值进行排序，取一定长度的中值或加权 中值叠加作为最终的统计结果。避免异常噪声对统计结 果的影响。
3.5
统计自相关函数的特征参数的提取：
主极值r0 次极值r1 再次极值r2
自 相 关 特 征 分 析
第一过零点时间 1 第二过零点时间 2 第三过零点时间 3 合理计算
1. 引言
西部地区地域广阔 ，地形地貌差异较大， 地震数据的特征与表层结构有直接的联系 ， 不同的地表条件下接收到的地震记录的内容 是很不相同的。 两类典型地区：
沙漠地区
山地山前带区
1. 引言
沙漠地区
表层覆盖的巨厚风化沙层，
对地震波的能量和高频吸收严重。
地表起伏和表层不均匀，
产生各种原生干扰和次生干扰。
1. 引言 N
沙漠地区 沙丘分布平面图
地表以蜂窝状沙丘为主 沙丘起伏大且连续 沙丘最厚可达80m 一般为20-70m
沙漠地区 沙丘起伏剖面图
1220 1200 1180 1160 1140 1120 1100 1080 1060 1040 1
1160 1140 1120 1100 1080 1060 1040 1 57 113
征。
处理人员根据分析结果，选择相应的处理
参数，制定合理的处理流程，以取得理想的处
理效果。
3.1 噪声分布与近地表特征关系 3.2 数据多域显示 3.3 能量特征分析 3.4 频率特征分析 3.5 自相关特征分析 3.6 可视化显示
分析的范围不同，观察的角度不同，可 能得出的认识不同： 数据处理过程的复杂性决定了处理人员需要 用系统的分析方法，掌握从整体上考虑和解 决问题的技巧。 强调多角度、多方位的分析数据，力求对数
据特征有全面的把握，得出正确的认识。
ì ² ¼ ¨ã µ ¸ ß ³ Ì
Ú µ Å ã ¸ ß ³ Ì
D99-560T
56 111 166 221 276 331 386 441 496 551 606 661 716
ì ¼ ¨ã ² µ ß ¸ Ì ³ Ú Å ã µ ß ¸ Ì ³
D99-520
169 225 281 337 393 449 505 561 617 673 729
T 1 1 2 T2
1
2
3
T3
2 3
2
1
r1
1(ms)
自相关特征参数示意图 物理意义：A0 T 1 能量特征 频率特征 A1 T2 A2 波形特征 T3 波形特征
二、原始数据分析 （4）能量分析
检波点统计自相关－能量横向变化大
检波点高程曲线
沙漠地区－检波点统计自相关函数
可 3DV 是一种新型的软件显示工具， 视 为数据的多方位分析提供了可能。 化 3DV采用了旋转、伸缩、切割等灵 显 活的显示方式，允许分析人员观察到 数据体的内部。色彩的搭配、色调、 示
饱和度、浓度和透明度等因素的调整 有助于我们认识地震数据体中的各种 特性。
3、噪声分析方法
测线方向
道号
时间
二 维 测 线 叠 前 数 据 体
沙漠地区－地表高程曲线
自相关参数A0曲线
自相关参数T1曲线
3、噪声分析方法
山地资料－单炮记录
局部放大
3、噪声分析方法
山地资料－单炮记录
局部放大
3、噪声分析方法
炮集统计自相关函数
3、噪声分析方法
高程曲线
山区资料－炮集统计自相关函数特征曲线
3.5
自 相 关 特 征 分 析
炮集统计分析 检波点统计分析 炮检距集统计分析 地表条件的变化、野外采集因素的变化 等多种因素的影响使得我们获得的地震数据 （无论是信号还是噪声）在横向上的波形、 频率和能量有较大的差异，通过自相关特征 分析可以进一步认识这些变化的原因及与地 表特征的关系。
1220 1200 1180 1160 1140 1120 1100 1080 1060 1040 1 59
ì ² ¼ ¨ã µ ¸ ß ³ Ì
Ú µ Å ã ¸ ß ³ Ì
D99-540
117 175 233 291 349 407 465 523 581 639 697 755
表层结构图 沙体
高速层顶面
2. 噪声分类
噪声分类
环境噪声
风吹草动 机械干扰：车辆行驶、人员走动、设备运转等
电力干扰：高压线、电话线、无线电、雷电、发电机等
系统噪声
仪器、采集站、大、小线、检波器的固有噪声
激发后形成的噪声
伴生干扰：声波、面波等 次生干扰：次生反射、侧面波、建筑物引起的扰动等
2. 噪声分类
噪声分类
规则噪声 面波、线性干扰、交流电干扰等 随机噪声 风吹草动、背景噪音 异常噪声
A0 r0 A 1 r 1 r 0 A2 r2 r0 T1 2 1 T2 2 1 T3 3 2
A
rxx
一段实际地震记录
t(ms)
自相关函数
1 (ms)
rxx
1.0
r0 r2
A 0 r 0 A 1 r 1 A 2 r 2 r 0 r 0
沙漠地区原始单炮记录
沙丘下、上激发的原始炮集记录
1. 引言
山地山前带区
表层结构横向剧烈变化， 地震记录炮与炮、道与道之间 能量、频率差异大。 地表复杂使得激发、接收条件差， 能量下传困难，多种干扰发育。
砾石山区
河道砾石区
1. 引言
黄土覆盖砾石区
岩石出露区
山地山前带－某区3D地表情况
1. 引言
炮集
二、原始数据分析
（2）噪声分析
野值大值
3、噪声分析方法
沙漠地区－共炮检距剖面
3、噪声分析方法
X100
X1100
X3500
山地资料－共炮检距记录
3、噪声分析方法
X660 X1260 X1860
X2460
X3060
X3660
山地资料－不同炮检距剖面
CMP gathers
CMP gathers
CMP gathers
CMP集
多方位分析
3、噪声分析方法
3.2
数 据 多 域 显 示
从多种数据集上分析原始资料，能够更 全面地了解数据中各种波的分布规律。认识 噪声在不同数据集上的表现特征后，可以选
择在某种数据集上压制某种特定的噪声，确
定叠前去噪流程，最大限度地压制噪声，提
高叠前数据的信噪比。
全区检波点高程分带图
炮点位置（高程）
CMP方位角
CMP覆盖次数
检波点位置（高程）
CMP炮检距分布
炮记录炮检距分布
多次波
炮集
全区资料中噪声分布规律：
不正常道分布区域
多次波严重区域 多次波分布区域 规则干扰分布区域
其它噪声无规则分布
环境噪声、激发产生的噪声与地 表条件有密切的联系。 分析地震数据中的噪声与近地表 特征的关系有助于全面了解数据中噪
声的分布规律和各种噪声的特点，以
便采取适当的措施、压制噪声。
3、噪声分析方法
3.1 噪声分布与近地表特征关系 3.2 数据多域显示 3.3 能量特征分析 3.4 频率特征分析 3.5 自相关特征分析 3.6 可视化显示
3、噪声分析方法
3.2
共炮点记录
数 据 多 域 显 示
共检波点记录
数据体
共炮检距记录
共中心点记录
3、噪声分析方法
山地资料－共炮集记录
炮集
近排列
高频噪声
不正常道
3、噪声分析方法
沙丘上原始共检点集
沙丘下原始共检点集
3、噪声分析方法
在共检点集上， 干扰波具有明 显的线性规律。 可以在共检点集上 有效地压制线性干扰
沙漠地区－共检波点记录
二、原始数据分析
（1）静校正问题分析
绘制各种能量曲线 显示不同类型的数据集
分析信号与噪声的能量差异，在压制噪声后 来选择振幅补偿方式及补偿参数。
3、噪声分析方法
715炮 A 339炮 B C
469炮
山地资料－炮点高程与野外校正量曲线
3、噪声分析方法
A点－715炮原始单炮记录
B点－469炮原始单炮记录
C点－339炮原始单炮记录
频 率 特 征 分 析
F-----offset F-----T F-----X F-----surface 分频扫描 振幅谱 F－ K谱 F－ X谱 时频分析
3、噪声分析方法
山地资料－单炮记录分频扫描（局部）
分频扫描(sw20) 10-55Hz
频谱分析
3、噪声分析方法
3.1 噪声分布与近地表特征关系 3.2 数据多域显示 3.3 能量特征分析 3.4 频率特征分析 3.5 自相关特征分析 3.6 可视化显示
记录的功率谱
x f
2
就是自相关函数的频谱。
由于振幅谱相同而相位谱不同的信号具有相同的自相关函数， 这样，对一个特定的数据集而言，可以不考虑反射波的道间 时差，而在一个时窗内求取统计自相关函数。
3.5
统计自相关函数的计算
等权处理
1 m 1 m L2 r rx j x j x ji x j ,i m j 1 m j 1 i L 2