The Sparse Adaptive Generalized S Transform

S. Wang

doi:10.1109/LGRS.2025.3634759

The Sparse Adaptive Generalized S Transform

2025-11-28

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DOI：10.1109/LGRS.2025.3634759

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高分辨率时频分析对地震解释至关重要。传统的稀疏时频变换，如稀疏广义S变换（SGST），无法适应信号的固有特性。为解决此局限性，我们提出了一种稀疏自适应广义S变换（SAGST）。该方法将信号振幅谱纳入高斯窗函数中，使窗函数能够动态适应信号特性。这种自适应机制能够构建与信号更匹配的小波基。我们将SAGST应用于合成信号和实际地震数据的时频分析。合成信号测试表明，与稀疏自适应S变换（SAST）和SGST相比，SAGST实现了更高的能量集中度、更优的计算效率以及更显著的弱信号提取能力。实际案例证明，SAGST可用于指示与烃类储层相关联的低频阴影。

Keyword:

Low-frequency shadow

sparse adaptive generalized S transform (SAGST)

time–frequency transform

weak signals extracting

The Sparse Adaptive Generalized S Transform

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