Самонастраивающаяся фильтрация

Процедура позволяет обнаруживать слабые линейные аномалии неизвестной формы на фоне помех с нормальным или близким к нормальному законом распределения помехи с помощью самонастраивающегося фильтра.

Это позволяет:

картировать линейные объекты - элементы тектоники, контакты и др.
формировать признаковое пространство при решении классификационных и прогнозных задач

Алгоритм

Для каждой точки исходного поля в скользящем окне обнаружения, имеющем форму параллелограмма, производится вычисление статистики СНФ (Никитин А.А. Теоретические основы обработки геофизической информации. М., НЕДРА, 1986, с. 269-279, формула 8.59):

где:

N - высота окна обнаружения (число профилей в окне),

m - ширина окна обнаружения (число пикетов на профиле в окне),

f_ki - значение обрабатываемого поля на i -м пикете k -го профиля в окне.

Полученное в скользящем окне обнаружения значение относится к центру окна. В случаях, когда в окне есть хоть одно неопределенное значение поля, значение статистики полагается неопределенным.

Для увеличения скорости расчет по приведенной формуле проводится только на левом краю фрагмента. При перемещении окна по профилю используется рекуррентный перерасчет числителя и знаменателя статистики.

Определение пороговых значений проводится экспериментальным образом. Для этого в пределах безаномального участка определяется функция распределения помехи, которая используется в статистическом эксперименте. Такой подход позволяет расширить круг обрабатываемых полей, включая поля с отличным от нормального законом распределения помехи.

Вычисленные пороги используются для нормирования статистики:

где:

h_5% - пороговое значение для уровня значимости 5%,

h_1% - пороговое значение для уровня значимости 1%.

Таким образом, значение 0 нормированной статистики соответствует 5%-му порогу, а значение 1 - 1%-му. Такое нормирование дает возможность легко сравнивать результаты обнаружения различными методами с различными окнами и параметрами.

Модель поля для самонастраивающейся фильтрации предполагает нулевое среднее помехи, поэтому перед проведением фильтрации может потребоваться центрирование помехи, на практике заменяемое выделением остаточной компоненты поля или центрированием поля.

Параметры

Для определения обрабатываемого поля необходимо выбрать нужное свойство из числа существующих в текущей ТОС (см. Рис. 1), параметр Свойство на панели Исходное поле.

Рис.1. Параметры обнаружения методом самонастраивающейся фильтрации

Окно обнаружения для метода самонастраивающейся фильтрации имеет форму параллелограмма, параметры которого Высота (нечет) , Ширина (нечет) и Наклон расположены на панели Параметры окна - параллелограмма . По завершении определения параметров окна необходимо нажать кнопку Создать окно , после чего рядом с ней появляется информация о числе точек в окне. Если пользователь не удовлетворен параметрами окна, он может изменить их и заново нажать кнопку.

Параметры Начальный профиль, Начальный пикет, Конечный профиль и Конечный пикет на панели СЛУЧАЙНАЯ ПОМЕХА – безаномальный участок задают границы такого участка обрабатываемого поля, где отсутствуют аномалии и который может быть использован для оценки параметров помехи. Эти параметры представлены целыми неотрицательными значениями, причем Начальный профиль должен быть меньше, чем Конечный профиль , и оба они должны быть в интервале от 1 до числа профилей исходного поля, а Начальный пикет должен быть меньше, чем Конечный пикет , и оба они должны быть в интервале от 1 до числа пикетов исходного поля.

Для размещения вычисленной статистики необходимо определить Имя файла ТОС и Свойство на панели Результат: статистика СНФ . По умолчанию используется имя текущей ТОС, которое можно изменить.

В результате выполнения процедуры, в зависимости от заданного пользователем имени выходной ТОС, либо создается новая ТОС, либо дописывается новое свойство к уже существующей ТОС, в котором размещаются значения нормированной статистики СНФ. Создаваемая ТОС наследует размеры и параметры сети исходной (текущей) ТОС.

Замечание к работе процедуры

Причиной некорректного завершения работы может быть попытка обнаружить аномалии в гладких полях, не соответствующих стохастической модели метода.

Рекомендация: увеличьте размеры безаномального участка.