【摘 要】
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本文在研究了自动追踪和奇异值(SVD)的理论和大量的模型试验基础上，利用线性干扰在道间的强相关性，根据自动追踪的方法可以准确地追踪出线性干扰的方向，并结合SVD去噪方法对水平
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本文在研究了自动追踪和奇异值(SVD)的理论和大量的模型试验基础上，利用线性干扰在道间的强相关性，根据自动追踪的方法可以准确地追踪出线性干扰的方向，并结合SVD去噪方法对水平相关性好的信号，具有恢复效果最好的优势，提出了利用自动追踪SVD法消除叠前强线性干扰的去噪方法和具体实现技术，并利用协方差度量的判断准则，来实现只对有线性干扰的区域进行去噪，以避免对有效波的损伤，提高去噪效果。
本文在研究小波变换去噪理论的基础上，结合大量的模型试验，提出了利用一维离散和连续小波变换相结合的初至波去噪、整形和突出其初跳时刻的方法，完成了对初至波的去噪等预处理，为准确拾取初至打下了基础。
本文针对面波干扰与反射波同相轴之间存在频率与视速度方面的差异，结合小波变换良好的局部时频分析特点，提出了利用改进的一维与二维小波变换相结合的方法来消除面波干扰。
本文针对强线性干扰与强面波干扰并存的综合干扰，提出了先利用小波变换进行分频处理，然后再用小波变换结合自动追踪SVD法，分别消除强线性干扰和强面波干扰的综合去噪方法和具体实现技术。
本文对提出的各种方法，通过编制的程序进行了实际计算，并与某些公开发表的有关叠前去噪方法进行了对比，证实了文中的结论，并通过实际资料的试算，验证了各方法的去噪效果。
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