摆动显示是一种巧妙的方法，可在水平面上显示二维标量场。 摆动图最初由地球物理界开发，旨在提供地震和地震数据或任何其他振动数据的可视化分析，以帮助识别可以通过瓣的相干对齐强调的事件。 最终，这些事件可能与地质特征有关和/或有助于确定岩石的某些物理特性，例如 P 波和 S 波的速度。 在数字显示器成为行业标准之前，摆动图由振荡的连续线和黑色填充的波瓣组成，两者都由特殊绘图仪在长纸上绘制。 如今，当数字图形显示很容易获得时，线条和波瓣这两个元素都合并为一种称为摆动的新显示。 函数 WIGGLE 应该以与原生 Matlab 函数 IMAGESC 或 IMAGE 相同的方式工作，但具有一些允许控制外观属性的补充选项。 基本上可以控制线条的颜色和方向，左右叶的颜色等等。 为了控制这些功能，必须提供一个控制字符串作为输入，以类似的方式，函数 PLOT 允许控制图形元素。 假设 A 是一个矩阵，一个

可以把地震数据常用的sac格式，快速并批量地转换为txt格式，然后用文本编辑器方便快速查看。解决了上一版本不能正确读取IEEE格式sac文件的问题。

加拿大阿尔伯达大学scchi教授编写，在Matlab中读取segy文件的函数

去噪声代码matlab CNN-POCS CNN-POCS算法用于地震数据插值。 该存储库包含该文章的可复制代码。也可以访问此文章，但是它已经过时了。 要求和依存关系 该存储库取决于Matlab和matconvnet。 建议使用Matlab 2018a和1.0beta25之后的版本。 培训过程/ gpu测试需要CUDA。 请参考以设置您的环境。 CNN-POCS工作流程 训练 培训代码可以在中找到。 地震数据插值与去噪 我们提供了一些演示来重现一些结果。 使用自然图像的预训练模型位于folder中。 双曲事件数据和合成3D数据包含在中。 提供用于测试CNN-POCS算法进行地震数据插值的方法。 提供了使用自然图像预训练的CNN模型测试2D地震数据的去噪功能。 提供用于测试降噪3D地震数据的工具。 引文 如果此存储库可帮助您进行研究，请考虑引用我们的工作 @article{zhang2020can, title={Can learning from natural image denoising be used for seismic data interpolation?}, auth

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世界范围显著地震数据（1965-2016）

斯坦福地震数据集（STEAD）：用于AI的全球地震信号数据集 您可以从这里获取wavefoms： 以下每个文件包含一个hdf5（数据）文件和一个CSV（元数据）文件，用于约200k 3C波形。 您可以下载所需的块，然后使用存储库中提供的代码将它们合并到一个文件中。 GB）噪音 GB）本地地震 GB）本地地震 GB）本地地震 GB）本地地震 GB）本地地震 如果您拥有快速的互联网连接，则可以使用以下链接将整个数据集下载到一个文件中： https://rebrand.ly/整个（合并〜85 GB）本地地震+噪音 注意1：某些Windows和Linux操作系统的解压缩程序有大小限制。 如果解压缩文件时遇到问题，请尝试使用“ 7Zip”软件。 注意2：hdf5文件中还提供了所有元数据（作为与每个波形关联的属性）。 注3：对于某些噪声数据，3个分量的波形相同。 这些与单通道电台

本文实例为大家分享了python地震数据可视化的具体代码，供大家参考，具体内容如下 参考源码：seisplot 准备工作： 在windows10下安装python3.7，下载参考源码到本地。 1. demo绘图测试 demo绘图指令 cmd> python seisplot.py –demo 问题1）缺少依赖包 File D:/Desktop/python可视化/seisplot/seisplot.py, line 16, in import yaml ModuleNotFoundError: No module named 'yaml' >pip3 install

该小工具用于显示地震数据，可以将二进制的地震数据拿它显示出来

Seis_pick 提供了一个用于挑选地震波形的交互式环境。 它的开发主要目的是处理井下微地震数据，尽管它适用于所有地震数据。 Seis_Pick 显示地震轨迹，允许用户选择 P 波和 S 波相位。 Seis_Pick 可以将 Matlab 工作区变量作为输入参数。 或者，Seis_Pick 可以直接读取 SAC 文件。 读取 SAC 文件后，Seis_Pick 可以将选择保存回 SAC 文件头。 选择相位后，用户可以进入频谱分析以查看每个相位的频率内容以及事件前噪声。 用户还可以进入 hodogram 分析来查看相位的极化。 这对于检查拾取的 P 波和 S 波相位是否正交极化，以及计算检测到的事件的后方位角（使用 P 波极化）特别有用。 Seis_Pick 还提供了许多其他信号处理设施，包括带通滤波器或使用事件前噪声创建陷波滤波器的预测滤波器。 Seis_Pick已作为BUMPS（