完整的算法流程图

算法流程步骤

信号输入与预处理

读取多通道地震信号（含空间位置信息）

添加模拟噪声（高斯噪声+50Hz工频干扰）

设置采样时间间隔dt（秒）

时频变换

选择时频基函数（STFT或CWT）

配置窗口参数（类型、长度、重叠率）

执行短时傅里叶变换或连续小波变换

生成复值系数矩阵

噪声估计

将信号分段为平稳时间段

使用B-E-DATE方法估计噪声标准差

计算频率分组内的噪声特性

考虑频率相关性（线性/对数分组）

信噪比计算

计算时频谱的信噪比(SNR)

SNR = |时频系数| / 噪声标准差

应用最小SNR阈值过滤噪声

谱图修剪

去除低于minSNR阈值的时频点

保留显著信号成分

生成修剪后的信噪比谱图

时频聚类

定义时频邻域参数（时间尺度、频率带宽）

执行DBSCAN类密度聚类

识别信号主导的时空区域

多通道联合聚类（利用空间相干性）

信号重构

提取聚类区域对应的时频系数

执行逆时频变换

重构时域去噪信号

结果输出

保存去噪信号和中间结果

生成信号簇统计信息

提供可视化分析工具

算法的应用领域

与机器学习/深度学习的结合

知乎学术咨询：

https://www.zhihu.com/consult/people/792359672131756032?isMe=1

擅长领域：信号滤波/降噪，机器学习/深度学习，时间序列预分析/预测，设备故障诊断/缺陷检测/异常检测。