Способ и устройство для сжатия сейсмических данных

1 Это изобретение относится к способам сжатия сейсмических данных и устройствам для их осуществления. Предпосылки изобретения Сжатие данных (или преобразование данных) - это метод обработки цифрового сигнала для уменьшения количества рассматриваемых данных без потери значимой информации в результате осуществления этой процедуры. По существу, это осуществляется путем удаления избыточности в данных и может заключаться в исключении из данных частей, не представляющих интерес. Такое сжатие может привести к некоторой потере точности данных. Сжатие данных, которое позволяет произвести точное восстановление первоначальных данных, часто называется в литературе сжатием без потерь. Сжатие данных, которое приводит к некоторому снижению точности, известно как сжатие с потерями. К общеизвестным примерам сжатия данных относятся "округление" и "уменьшенная выборка", оба этих метода как правило являются сжатием с потерями. Сбор сейсмических данных требует проведения большого числа экспериментов, для того чтобы по полученным данным получить надежное лежащее под поверхностью Земли изображение. Каждый эксперимент включает генерацию звуковой волны с использованием соответствующего источника и измерение отклика Земли с помощью большого числа приемников. Следовательно, крупномасштабная сейсморазведка дает огромное количество данных, которые в нормальном виде представляются в цифровом формате, и в этом виде они передаются,запоминаются и обрабатываются. Для упрощения обработки такого большого объема данных может использоваться процедура сжатия (уплотнение) данных. Методом сжатия данных с потерями, который традиционно используется при сборе сейсмических данных, является формирование групп. Оно включает хранение и передачу, а также обработку суммарного результата (данных) измерений соседних приемников в пределах групп фиксированного размера, а не данных отдельных измерений. Формирование групп в первую очередь используется не для сжатия данных. Формирование групп подавляет случайные шумы и подавляет волны с явно низкими скоростями, такие как от "земляного катка" при наземной сейсморазведке. Таким образом, формирование групп ослабляет в спектральном составе данных содержание высоких пространственных частот. Однако ослабление осуществляется грубым способом, поэтому происходит только частичное подавление волн, распространяющихся явно медленно, и кроме того, изменяются и оставшиеся данные. Таким образом, существует причина, почему следует отказаться от формирования групп на стадии сбора данных и записывать 2 выходные сигналы с каждого приемника отдельно. Тогда это позволит применять более сложные методы для уменьшения случайного и когерентного шума. Однако исключение формирования групп на стадии сбора данных приводит к значительному увеличению количества данных, которые затем должны обрабатываться. В IEEE Int. SYM. CircuitsSystems, NewSpanias, S. Jonson и др. описывают несколько методов, подходящих для сжатия сейсмических данных, на основе преобразования. Методы включают Дискретное преобразование Фурье(ДКП), Преобразование Уолша-Адамара (ПУА) и Преобразование Карунен-Лоева (KarhunenLoeve) (ПКЛ). Однако ДКП в том виде, как оно описано в публикации, и в применении к скользящему кадру из N информационных точек, может использоваться для относительного сжатия между несколькими различными преобразованиями. Когда же оно применяется в качестве способа сжатия данных, скользящий кадр дает в области определения преобразования большое количество избыточных данных. Поэтому задача настоящего изобретения заключается в создании способа для сжатия сейсмических данных. Другая задача изобретения состоит в создании способа для сжатия сейсмических данных без использования формирования групп. Сущность изобретения Согласно изобретению предлагается первый уровень сжатия, на котором к сигналам сейсмической информации (данным) применяются локальные пространственные или временные дискретные тригонометрические (т.е. синусные или косинусные) преобразования IV типа. Дискретные синусные/косинусные преобразования IV типа известны. В общем виде их описание представлено, например, X.С. Малвером (Н. S. Malvar) в работе "Накладывающиеся преобразования для эффективного кодирования/преобразования поддиапазона" ("Lappedcoding"), IEEE ASSP, vol. 38, no. 6, июнь 1990. Локальное пространственное или временное дискретное синусное/косинусное преобразование приводит в результате к получению коэффициентов преобразования, которые более компактны и менее коррелированы, чем первоначальные данные. Оба эти свойства с успехом могут использоваться на последующих этапах обработки данных. Компактность коэффициента преобразования используется на этапе обработки данных,который может быть описан как этап переквантования или округления. Цель этого этапа состоит в сохранении отобранных коэффициентов с высокой точностью и других коэффициентов с меньшей точностью, так, чтобы уменьшить количество данных, требующихся для описания 3 коэффициентов, и таким образом, достигнуть дополнительного сжатия данных. Уменьшенная корреляция коэффициентов преобразования дает возможность применять схемы кодирования, так чтобы дополнительно уменьшить количество данных, которые должны быть сохранены или переданы. Применяемые схемы кодирования известны, как например, кодирование Хаффмена (Huffmann) или амплитудное кодирование. Сигналы сейсмической информации, к которым применяется этот метод, представляют собой кривые, обычно получаемые от ряда приемников, например, геофонов или гидрофонов. Они могут быть скомпонованы в виде комбинаций, все из которых хорошо известны из уровня техники. Одна из них, например, традиционная схема 3-D наземной сейсморазведки из линейных массивов геофонов, расположенных в виде ряда параллельных линий. Использование локальных преобразований в этом методе позволяет осуществлять сжатие данных, приходящихся на определенное число приемников, входящих в каждую линию. Локальное преобразование - это преобразование, в котором преобразование применяется в пределах определенных окон кривых, как это достаточно понятно, исходя из уровня техники. Таким образом, число кривых, на которых применяется локальное преобразование на каждом последующем этапе преобразования, называется пространственным окном (интервалом) и окно может меняться в соответствии с применяемым типом преобразования. Окна локальных преобразований определяются с помощью функции окна, причем функция окна выбирается такой, чтобы преобразование было ортогональным и обратимым. Функция окна выбирается так, чтобы преобразование применялось в пределах центрального окна, перекрываемого примыкающими (соседними) окнами, наиболее предпочтительно, чтобы перекрытие составляло половину от этих окон. Преобразование может выполняться в два этапа. Первый этап представляет собой этап свертки, на котором центральное окно объединяется с половинами примыкающих окон для получения свернутого сигнала, а второй этап заключается в сжатии путем косинусного преобразования, которое выполняется на свернутом сигнале. Кроме того, к данным применяется локальное пространственное преобразование,предпочтительно локальное временное преобразование. Комбинирование обоих локальных преобразований позволяет получить более высокую степень сжатия. Локальное временное преобразование, предпочтительно локальное временное дискретное синусное/косинусное преобразование IV типа. Однако могут быть использованы и другие преобразования и раз 000864 4 биения сигнала, как например, обычное локальное дискретное косинусное преобразование и локальное преобразование Фурье. Локальное пространственное тригонометрическое преобразование и локальное временное тригонометрическое преобразование могут применяться в любом порядке. Коэффициенты преобразования, которые представляют первоначальные данные после их преобразования, образуют набор данных, к которым можно применять различные способы сжатия. Эти способы сжатия можно обобщенно назвать как (пере-) квантование и кодирование. Процесс квантования, когда он используется для сжатия данных, обычно включает этап масштабирования и округления. Процесс квантования рассчитывается так, чтобы уменьшить высокочастотные составляющие или коэффициенты при сохранении низкочастотных составляющих с более высокой точностью. Масштабирование предпочтительно осуществляется путем деления на первую скалярную величину коэффициентов, представляющих низкие частоты, и деления на вторую скалярную величину коэффициентов, представляющих высокие частоты. Первая скалярная величина выбирается так, чтобы она была меньше, чем вторая скалярная величина, поскольку чем больше скалярная величина, тем большее сжатие будет достигнуто. Поэтому, коэффициенты, представляющие низкие частоты, к которым имеется особый интерес при сейсмическом анализе, не будут сжиматься в такой же степени, как коэффициенты, представляющие высокие частоты,поэтому точность первых будет сохранена. Масштабирование можно осуществить с помощью квантования с равномерным шагом,используя функцию ближайшего целого числа,или путем статистического округления или переквантования с неравномерным шагом. Параметры масштабирования или квантования могут изменяться во времени, пространстве или может изменяться пространственная или временная частота. В следующем предпочтительном варианте осуществления изобретения степень сжатия автоматически определяется с помощью уровня шума в сейсмосигнале. Уровень шума предпочтительно измеряется, при использовании части или частей сигнала, которые не содержат сигнала, генерированного сейсмоисточником. Таким образом, часть кривых, записанная до "первого поступления" или так называемая шумовая запись, т.е. кривые, записанные в отсутствие сейсмоисточника, могут использоваться для определения уровня шума. Еще более предпочтительно, чтобы перед этапом определения уровня шума сигнал фильтровался, чтобы избежать переоценки уровня шума. Предпочтительно степень сжатия, т.е. ошибка квантования, выбирается равной или меньшей, чем уровень шума. 5 Снижение точности, обусловленное сжатием данных, увеличивает избыточность в данных. Поэтому, согласно дополнительному признаку изобретения избыточность данных используется для дополнительного уменьшения сжатых данных, предпочтительно путем применения кодирования данных кодом переменной длины, как например, амплитудного кодирования или кодирования Хаффмена. Например,масштабные коэффициенты могут быть закодированы с помощью амплитудного кодирования так, что каждый коэффициент станет пропорциональным абсолютной величине наибольшего коэффициента. Способ сжатия сейсмических данных согласно изобретению может применяться ко всем типам сейсмических данных, включая данные 2D и 3D исследования земли, зоны перехода,сбор данных моря или морского дна. Возможные данные также включают данные, предварительно записанные или предварительно обработанные, такие как записи, полученные при коротком сборе, записи по "общей средней точке"(Common Midpoint) (ОСТ), суммарные записи,записи по мигрирующим участкам или отдельным датчикам. Способ также подходит для использования в двумерной геометрии сбора сейсмоданных, например, наземная установка,содержащая одну линию приема, или для двухили трехмерной морской сейсморазведки с использованием сейсмоприемных кос и гидрофонов, а также для применения в двух перпендикулярных направлениях для установки истинного регионального приема (применение по линии/поперек линии). Используя специальные комплекты интегральных схем, возможно сжать данные, полученные в отдельном приемнике, до передачи их в полевые средства сбора данных, или на грузовые автомобили или корабли, осуществляющие сбор данных. Он может также использоваться при передаче данных далее "вниз по потоку" в процессе обработки данных, например, для передачи данных в центр обработки или для промежуточного хранения (запоминания). После передачи и/или запоминания сжатых данных первоначальные данные могут быть восстановлены или выполнена процедура обратная сжатию путем применения тех же этапов, но обратных (инвертированных) и в обратном порядке. Изобретение также предлагает устройство для осуществления описанных здесь способов. Изобретение касается также сейсморазведки, при которой данные подвергаются сжатию согласно одному или нескольким вышеуказанным способам. Эти и другие особенности изобретения,предпочтительные и различные варианты его осуществления, возможные применения и достоинства будут понятны специалистам в данной области техники из подробного описания и приложенных чертежей. 6 Чертежи На фиг. 1 показано типичное окно, рассчитанное в соответствии с предпочтительной функцией окна; на фиг. 2 - график, изображающий предсказанную ошибку масштабирования или квантования в области определения пространственных частот при использовании способа согласно изобретению; на фиг. 3 - график, изображающий действительную ошибку масштабирования или квантования в области определения пространственных частот при использовании способа согласно изобретению. Примеры Обычно в традиционной схеме 3D сейсморазведки земли приемники располагаются в виде линейных массивов приема, по нескольким параллельным линиям. В этом варианте способ сжатия данных применяется вдоль каждой линии приема, и каждая линия приема может рассматриваться отдельно. Такое применение называется применение "по линии". Традиционный способ формирования групп, суммирования групп приемников, математически выражается следующим образом:i = 0, . . . ., Ig-1 где Ng - число приемников в группе, Ig число групп в линии приема, вектор g представляет собой данные сформированной группы,группы i, а вектор s(n) представляет собой данные, измеренные с помощью приемника n. Из уравнения (1) видно, что число выборок в данных сформированной группы только в 1/Ng меньше первоначального количества данных. Способ сжатия сейсмических данных согласно изобретению не основывается на этом способе формирования групп, который представляет собой грубый способ сохранения только низких пространственных частот из спектрального состава принятого сигнала. С другой стороны, он исключает сохранение всех данных,полученных от отдельных приемников. Новый способ сохраняет в спектральном составе более важные низкие пространственные частоты с высокой точностью и сохраняет высокие пространственные частоты с меньшей, хотя всетаки значительной точностью. Понижение точности означает, что для выборки данных требуется меньше битов, и, таким образом, достигается сжатие данных. Способ согласно изобретению включает несколько стадий, которые будут обсуждаться ниже. Стадия 1. Пространственное преобразование. К данным применяется локальное косинусное преобразование IV типа, то есть коси 7 нусное преобразование в пределах окон (интервалов) из конечного числа приемников,(2) для к = 0 М-1, и для m = 0 Р-1. В уравнении (2) вектор Ckm - это коэффициент локального пространственного ДКП-IV,вектор s(n) - данные, измеренные в приемнике n,M - число приемников, приходящихся на одно окно при локальном косинусном преобразовании, h(n) - функция окна и Р - число окон, приходящихся на одну линию приема. В этом конкретном уравнении предполагается, что М четное, хотя М может быть выбрано и нечетным при соответствующих видоизменениях в преобразованиях. Вышеуказанное преобразование является ортогональным и обратимым, если функция окна h(n) удовлетворяет нижеприведенным условиям: 0h(n) 1,h(n) =0 для n - М/2 и n 3 М/2, (3)h(n) = h(M - n - 1),h(n)2 + h(n + M)2 = 1 для -М/2 nМ/2. Преобразование в уравнении (2) известно как ДКП-IV (дискретное косинусное преобразование четвертого типа), и оно по эффективности применения сравнимо с быстрым преобразованием Фурье (БПФ). Преобразование в уравнении (2) будем называть локальным ДКП-IV. Для локального ДКП-IV сложность вычислений пропорциональна произведению числа окон на усилие (объем вычислений), требующееся для выполнения ДКП-IV, т.е. пропорциональна(N/M)М log(M) = N log (M)N, где N - длина сигнала, т.е. число приемников на линии приема, а М - длина окна. Оно более предпочтительно при сравнении с БПФ, для выполнения которого на всей длине сигнала потребуется выполнение такого числа операций, которое пропорционально N log(N). Основное различие между этим преобразованием и обычным локальным ДКП состоит в том, что оно может быть использовано с перекрывающимися окнами. Обычное локальное ДКП ограничивается прямоугольными разделенными окнами. Как видно из уравнения (2), для вычисления каждого набора коэффициентов ckm, гдеk=0 М-1 требуются данные от 2 М приемников: М - в пределах самого окна, а М/2 - из каждого соседнего окна. Действительно, полное число коэффициентов преобразования равно первоначальному числу выборок данных, т.е. рМ = N. Начало и конец данных можно рассматривать, исходя из предположения о периодичности или используя отдельные функции для начального и конечного окна. Коэффициенты преобразования можно вычислять одновременно в пределах окон. Более того, существует эффективный способ осуществления, при котором преобразование в уравнении (2) выполняется в два этапа: 8 1. Этап свертки, который определяет вектор fm свернутого сигнала в каждом окне m:(4) для 0nМ/2; и для М/2nМ. 2. Косинусное преобразование свернутого сигнала fm, таким образом:"Накладывающиеся преобразования для эффективного кодирования/преобразования поддиапазона" ("Lapped transformations for efficient transform/subband coding") Г. С. Малвер (H. S. Malver) обсуждает свойства и выполнение локального ДСП-IV (дискретное синусное преобразование четвертого типа), которое равносильно локальному ДКП-IV за исключением того, что косинус заменен на синус. Стадия 2. Временное преобразование. Коэффициенты локального ДКП-IV представляют собой функцию от времени записи. В предложенном способе к ним также применяется локальное временное ДКП-IV. Длина окна и функция окна выбираются независимо от длины и функции окна, используемых в локальном пространственном ДКП-IV. Обозначение вектора Сkm не изменяется,хотя другая ордината теперь просто относится ко времени. Стадия 3. Переквантование. Удобное свойство ортогональных обратимых преобразований состоит в том, что при таких преобразованиях сохраняется энергия, то есть, они удовлетворяют теореме Парсеваля. Это означает, что квадратическая ошибка квантования в области определения преобразования равна результирующей квадратической ошибке в первоначальной области определения. Это же справедливо и для квадратической ошибки в первоначальной области определения. Это также справедливо и для квадратической ошибки в отношении к полной энергии данных. Однако такое свойство сохранения не распространяется на максимальную абсолютную амплитуду данных. Квантование включает разделение амплитудного ряда данных, таких как коэффициенты,и уменьшение количества представленных данных путем округления амплитуд, чтобы определить (назначить) другую величину амплитуды в соответствии с конкретным используемым квантованием. Наиболее общий метод квантования - это квантование с равномерным шагом: амплитудный ряд разбивается на равные шаги и амплитуды округляются до значений средних точек. Это приводит к представлению выборок данных в виде фиксированных точек (целых чисел). Если размер шага (скажем ) достаточно мал, то ошибка квантования равномерно распределяется белым шумом с дисперсией или энергией 2/12. Если квантование с равномерным шагом применяется в области определения преобразования, то ошибка квантования в первоначальной области определения также будет проявляться как белый шум с неизменяющейся энергией. Ошибка квантования в первоначальной области определения не обязательно должна быть распределена равномерно. Эти утверждения становятся не справедливыми, если используется квантователь с неравномерным шагом. Это можно сказать о квантователе, который дает снижение точности при увеличении амплитуды,например, он используется при представлении с плавающими точками. Если должны быть получены большие степени сжатия, тогда квантователь становится грубым по отношению к некоторым частям данных (в области определения преобразования). Стохастический анализ ошибки тогда становится не пригодным и происходит фильтрация данных в области определения преобразования. Однако, если используется преобразование, которое дает хорошую компактность сейсмических данных, как при ДКП-IV, тогда наиболее важные составляющие данных защищаются от этого фильтрующего действия. Коэффициенты локального пространственного ДКП-IV представляют состав локальных пространственных частот сейсмических данных, т.е. в окне номер m коэффициенты вектор ckm, где k = 0 М-1, представляют состав пространственных частот. Индекс k определяет рассматриваемую пространственную частоту. Низкий k соответствует низкой локальной пространственной частоте, высокий k - высокой локальной пространственной частоте. Способ включает раздельное переквантование состава низких и высоких локальных пространственных частот. Это может быть выполнено путем обычного округления (или квантования с равномерным шагом)(7) для kmkM-1,где уравнение (6) применяется для низких локальных пространственных частот, а уравнение (7) применяется для высоких локальных пространственных частот. В этих уравненияхNINT - это функция ближайшего целого числа,km - число коэффициентов локального ДКП-IV,имеющих высокую точность,а L, H - скалярные величины, используемые при округлении пространственных частот. 10 В вышеприведенных выражениях ошибка квантования становится тем больше, чем больше L и H. Для того чтобы сохранить состав низких локальных пространственных частот с более высокой точностью, чем состав высоких локальных пространственных частот, скалярные величины выбираются таким образом, чтобыLH. Чем больше скалярная величина или ошибка квантования, тем меньшее число битов требуется на одну выборку и тем большее сжатие может быть достигнуто. Следовательно, путем регулировки значений этих скалярных величин осуществляется способ автоматического выбора степени сжатия. Способ регулировки скалярных величин заключается, во-первых, в определении оценки шума в записанных сейсмических данных. Это может быть выполнено путем сравнения частей записанного сигнала, которые, как достоверно известно, не содержат сейсмических сигналов, т.е. предпочтительно это части записанных данных до "первого поступления" или данных, записанных во время работы так называемых сейсмических источников шума. Из этих данных, "не содержащих сигнала", оценка шума может быть получена с помощью обычных статистических методов. Задав эту оценку, скалярные величины для сжатия могут быть установлены, исходя из заранее установленного для них соотношения. Кроме того, чем больше коэффициентов, которые имеют пониженную точность (т.е. чем меньше km), тем большее сжатие может быть достигнуто. Например, если заданный уровень информационного сигнала составляет 10 dB, а уровень шума 50 dB (измеренный путем использования данных из той части данных, которая не содержит сигнала), тогда скалярные величины могут быть установлены такими, чтобы достигалась степень сжатия, по меньшей мере,18:1. Требующееся разделение между диапазоном низких (обычных) и высоких (дополнительных) волновых чисел не может быть совершенным при локальном методе или методе с окнами. Неизбежна небольшая утечка шума квантования из диапазона высоких волновых чисел в диапазон низких волновых чисел. Для того чтобы свести к минимуму утечку шума,тщательно отбирается окно для шума квантования в локальных косинусных коэффициентах. Удовлетворительно низкий уровень утечки может быть достигнут также за счет некоторого ограничения в выполнении сжатия. Параметры окон обсуждаются ниже на стадии 0. Стадия 4. Амплитудное кодирование. Дополнительное сжатие данных может быть получено путем снижения точности и, следовательно, уменьшения числа битов на одну выборку, что увеличивает избыточность в данных. Это происходит при амплитудном кодировании коэффициентов преобразования (Ckm). 11 Для этой цели формируются последовательности из небольшого числа (обычно 8) коэффициентов. В каждой последовательности наибольшая абсолютная величина определяет число битов, которое должно быть использовано для коэффициентов. В коде каждой последовательности коэффициентов должно быть используемое число битов или код может быть более компактным, когда с помощью кодирования Хаффмена получают код с требующимся числом битов на одну последовательность. Стадия 0. (Наладочные) параметры формата и расчет окна. Эта стадия требуется для отбора функции окна и параметров переквантования. Способ сохраняет в данных состав низких пространственных частот при уменьшении точности высоких пространственных частот. Как пояснялось ранее, это осуществляется путем манипулирования точностью коэффициентов локального ДКП-IV, которые представляют состав локальных пространственных частот сейсмических данных. В вышеизложенном варианте применения "по линии" возможно теоретически предсказать влияние переквантования локальных пространственных частот, т.е. коэффициентов локального пространственного ДКП-IV, на состав пространственных частот данных вдоль всей линии приема. В спектре пространственных частот делается разграничение между пространственными частотами, рассматриваемыми как низкие, и пространственными частотами, рассматриваемыми как высокие. Неизбежно, что на точность состава низких пространственных частот в данных, наблюдаемых по всей линии приема, негативно скажется снижение точности в высоких локальных пространственных частотах. Фактическая потеря точности в низких пространственных частотах определяется функцией h окна(также включая его длину 2 М), числом коэффициентов локального ДКП-IV с высокой точностью km и выбранной точностью, определяемойL и H. Способ включает процедуру расчета (формирования) окна, которая состоит из следующих этапов:- определение спектра низких пространственных частот вдоль линии приема;- установление порога по максимально приемлемым потерям в точности для спектра низких пространственных частот, предпочтительно в виде соотношения с заданной оценкой шума в данных;- минимизация потерь точности для спектра низких пространственных частот по всем допустимым функциям h окна (из уравнения- если получающаяся величина потерь точности ниже порога, то процедура продолжается, 000864 12 в противном случае увеличивается число коэффициентов локального ДКП-IV с высокой точностью (km), и повторяется предыдущий этап. Параметры, которые влияют на величину утечки шума квантования - это уровень , локальный индекс (km) отсечки (среза), длина М,используемая в ДКП-IV, и, наконец, длина окна( 2 М) и форма. Для сведения к минимуму утечки, требуется, чтобыбыл как можно меньше, a km и М - как можно больше. Однако для максимального сжатия требуется, чтобыбыл большой, a km как можно более малым. При расчете окна М ификсируются. С помощью использования первоначального выбора km минимизируется утечка шума по отношению к окну h. Если шум превышает порог утечки, то индекс km отсечки увеличивается, и рассчитывается новое окно. Теперь будет представлен небольшой пример с реальными данными, где используются следующие данные:- 128 приемников, следовательно, число пространственных частот - 64;- длина пространственного окна М = 16,следовательно, длина функции пространственного окна 2 М = 32;- число пространственных окон Р = 8;- 1024 выборки на один приемник за время 4 мс;- длина временного окна - 64 выборки;- величины выборок - 24-битовая фиксированная точка. Спектр низких пространственных частот выбирается так, чтобы он состоял из 4 наиболее низких пространственных частот (8 действительных оцененных коэффициентов Фурье). Это предполагает, что число коэффициентов локального ДКП-IV, имеющих высокую точность,на одно окно (т.е. km) должно быть по меньшей мере 1, поскольку число окон 8. Порог ошибки квантования в спектре низких пространственных частот установлен в-115 dB. Нижняя ошибка квантования была установлена в -119 dB, а верхняя ошибка квантования -68 dB. В предварительных экспериментах с использованием этого примера, как только ошибка падала ниже порога, число коэффициентов локального ДКП-IV с высокой точностью(km) увеличивали с 1 до 4. Это означает, что 25% коэффициентов сохраняются при высокой точности (4 из 16 в каждом окне). Рассчитанное окно изображено на фиг. 1. Предсказанная ошибка квантования показана на фиг. 2 вместе с прямоугольной кривой, изображающей разграничение между низкими и высокими пространственными частотами. Ошибка квантования, полученная из реальных данных, показана на фиг. 3. Между предсказанной и действительной ошибками квантования можно наблюдать хорошее соответствие. Первоначальные данные представляют собой 24-битовую фиксированную точку. Число битов на один коэффициент локального ДКПIV, используемых для получения требующейся точности, составляет 26 для нижних коэффициентов (25%) ДКП-IV и 17 для высоких коэффициентов (75%) ДКП-IV. Это начальное сжатие до средней величины 19.25 битов на выборку. Однако увеличенная избыточность позволяет выполнить амплитудное кодирование на стадии 4, для того чтобы уменьшить эту среднюю величину до 4.4 бита на одну выборку. В другом варианте основная задача состоит в том, чтобы способ сжатия данных не "мешал" данным, как это обычно происходит. Это предполагает, что суммарная величина групп приемников (обычно результат, полученный при образовании группы) сохраняется при высокой точности, в то время как остальные сейсмические данные представляются с пониженной точностью. Реализация этого варианта проще,чем первого варианта. Способ включает БПФ, а линейные массивы выражаются в следующем виде: Стадия 1. Пространственное преобразование.(8) для k = 0 М-1 и для любого m. Размер (М) окна просто равен размеру (Ng) группы. Номер группы здесь задается индексомm в векторе sm(n) данных, для того чтобы показать, что все группы рассматриваются отдельно и что они могут располагаться под углом к линии приема. Стадия 2. Временное преобразование. Для временного преобразования используется временное локальное ДКП-IV как в первом варианте (раздел 3.1). Стадия 3. Переквантование. Переквантование (повторное квантование) выполняется в соответствии с уравнениями (6) и(10) для 1kМ - 1 (высокие локальные пространственные частоты). Стадия 4. Амплитудное кодирование. Амплитудное кодирование выполняется,как это описано в первом варианте. Поскольку в этом варианте с высокой точностью сохраняется только суммарная величина групп приемников, поэтому нет ограничений на геометрию используемых линий приема для сбора сейсмических данных с линейными массивами. 14 Это можно применить, например, к геометрии сбора данных с региональными массивами. Другие варианты могут представлять собой один из вышеобсуждаемых вариантов со следующими отличиями:b) используется любой другой способ переквантования коэффициентов в уравнениях (6) и (7) на стадии 3. Например, статистическое округление или переквантование с неравномерным шагом;c) параметры переквантования в уравнениях (6) и (7) могут изменяться во времени, по положению или частоте;e) длина окна не постоянна при локальном пространственном или временном ДКП-IV;g) локальное временное ДКП-IV на стадии 1 заменено на любое другое преобразование или разбиение сигнала, как например (локальное) ДКП, локальное ДСП, (локальное/короткое по времени) БПФ, преобразование импульса или разбиение поддиапазона;h) локальное пространственное ДКП-IV заменено на любое другое преобразование или разбиение сигнала, как например, (локальное) ДКП, локальное ДСП, (локальное/короткое по времени) БПФ, преобразование импульса или разбиение поддиапазона;i) амплитудное кодирование на стадии 4 заменено на любой другой способ использования избыточности данных. ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯ 1. Способ сжатия сейсмических данных на основе дискретного тригонометрического преобразования, отличающийся тем, что выбирают функцию окна так, чтобы преобразование применялось в пределах центрального окна и в пределах перекрытия с примыкающими окнами,применяют локальное пространственное и/или временное дискретное тригонометрическое преобразование IV типа ДКП-IV или ДСПIV к упомянутым данным для получения данных в области определения преобразования и сжимают упомянутые данные в области определения преобразования. 2. Способ по п.1, отличающийся тем, что данные в области определения преобразования сжимают путем сохранения отобранной из них части при пониженной точности. 3. Способ по п.2, отличающийся тем, что высокочастотную часть данных в области определения преобразования сохраняют при пониженной точности. 4. Способ по п.1, отличающийся тем, что данные в области определения преобразования 16 7. Способ по п.6, отличающийся тем, что данные в области определения преобразования сжимают путем кодирования переменной длины. 8. Способ по пп.1, 4 или 6, отличающийся тем, что дополнительно осуществляют передачу и/или запоминание сжатых данных и восстановление и обратное преобразование упомянутых сжатых данных. сжимают путем более грубого переквантования данных в области определения преобразования. 5. Способ по п.1, отличающийся тем, что определяют оценку шума в несжатых данных, а степень сжатия для сжатия автоматически выбирают в соответствии с упомянутой оценкой. 6. Способ по любому из пп.1-5, отличающийся тем, что для дополнительного уменьшения сжатых данных используют пониженную избыточность в данных в области определения преобразования.