Eliminación de ruido no estacionario en señales sísmicas registradas en sismómetros de fondo marino utilizando técnicas de umbrales y segmentación en la transformada de wavelet continua

Abstract

Los eventos sísmicos detectados en el fondo del océano generalmente están contaminados por ruidos altamente no estacionarios. Estas señales se caracterizan por una baja relación señal-ruido (SNR). Proponemos un nuevo método para mejorar la SNR, basado en la transformada de wavelet continua (CWT) para determinar el plano tiempo-frecuencia y, a través de diferentes técnicas de análisis de señal, eliminar el ruido ambiente y preservar las características importantes de la señal sísmica. Se realizaron pruebas del algoritmo con datos de sismómetros de fondo marino (OBS) de la región del Cabo San Vicente, mostrando mejoras significativas en la claridad y precisión de las señales sísmicas. El método demostró ser eficaz en la eliminación de ruido blanco, ruido de alta frecuencia y ruido en terremotos regionales, manteniendo la integridad de la señal sísmica. Comparaciones entre la señal original y la señal filtrada revelaron una notable reducción del ruido, incluso en niveles bajos de SNR. El algoritmo desarrollado representa una herramienta robusta para la detección e interpretación de eventos sísmicos en diversos contextos de monitoreo sísmico. La metodología basada en CWT y técnicas avanzadas de procesamiento ofrece resultados superiores en comparación con métodos tradicionales, mejorando significativamente la SNR en señales sísmicas no estacionarias.

Seismic events detected on the ocean floor are generally contaminated by highly non-stationary noise. These signals are characterised by a low signal-to-noise ratio (SNR). We propose a new method to improve the SNR, based on the continuous wavelet transform (CWT) to determine the time-frequency plane and, through different signal analysis techniques, remove the ambient noise and preserve the important features of the seismic signal. Tests of the algorithm were performed on seabed seismometer (OBS) data from the Cape St. Vincent region, showing significant improvements in the clarity and accuracy of the seismic signals. The method proved to be effective in removing white noise, high-frequency noise and noise in regional earthquakes, while maintaining the integrity of the seismic signal. Comparisons between the original signal and the filtered signal revealed a remarkable noise reduction, even at low SNR levels. The developed algorithm represents a robust tool for the detection and interpretation of seismic events in various seismic monitoring contexts. The methodology based on CWT and advanced processing techniques offers superior results compared to traditional methods, significantly improving the SNR in non-stationary seismic signals.