文章基本信息

标题：Aplikasi Transformasi Curvelet untuk Denoising Random Noise : Studi Kasus Data Seismik Sintetik 2D Darat “Antiklin"
本地全文：下载
作者：Diptya Mas Nugraha ; Ayi Syaeful Bahri ; Dwa Desa Warnana 等
期刊名称：Jurnal Teknik ITS
印刷版ISSN：2301-9271
电子版ISSN：2337-3539
出版年度：2018
卷号：7
期号：1
页码：46-49
DOI：10.12962/j23373539.v7i1.27883
语种：Spanish
出版社：Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat
摘要：Denoising (reduksi noise) merupakan hal umum yang dilakukan pada pengolahan data seismik. Secara umum, kita telah mengenal berbagai filter konvensional seperti bandpass filter dan metode signal enhancemet seperti F-X Deconvolution. Metode tersebut telah lama digunakan dan memiliki kelemahan yakni belum mampu mengembalikan reflektor secara maksimal dengan baik sedangkan noise memiliki nilai frekuensi yang sama dengan nilai sinyal yang baik. Pada penelitian ini, penulis menggunakan data seismik sintetik. Noise yang digunakan adalah gaussian noise karena noise ini merupakan noise yang digunakan secara umum dalam dunia statistik. Setelah ditambahkan noise, maka data sintetik akan diolah menggunakan transformasi curvelet. Hasil dari pengolahan data adalah data seismik sintetik “Antiklin” memiliki nilai signal to noise ratio (SNR) yakni antara 27 hingga 28 dB. Data seismik sintetik ketika diberikan noise memiliki nilai SNR yakni antara 19 hingga 25 dB. Dengan demikian, dapat dikatakan bahwa transformasi curvelet mampu melemahkan dan menghapus random noise. Sementara itu, reflektor pada data masih memiliki bentuk yang hampir sama dengan data forward modelling.
关键词：Denoising;Transformasi Curvelet;Signal to Noise Ratio