本研究針對海底地震儀(ocean bottom seismometer，簡稱OBS)之海域震測數據的各類雜波做處理。主要方法為使用資料分析新技術，總體經驗模組分解法(ensemble empirical mode decomposition,簡稱 EEMD)，進行各類雜波之去除，提升資料信噪比(S/N ratio)。同時也嘗試其他不同的濾波技術，如適應性濾波(adaptive filtering)方法中的維那濾波器(wiener filter)、中值濾波器(median filter)和傳統常用的頻率濾波器，Butterworth filter，等方法進行處理，並比較其效果。
處理流程為先以人工設計模型進行測試，證實並了解各方法對於此類型資料的濾波成效，然後應用到2004年台灣西南海域實際記錄到之海底地震儀資料數據。研究結果顯示，所使用的各種濾波器中，傳統Butterworth濾波器對不與信號頻帶重疊的諧和雜波(harmonic noise)具消除效果，但濾波結果有時間延遲、波形變形、偏移，相位差等缺點。維那與中值濾波器對資料中的隨機雜波(random noise)去除效果較佳，但無法有效移除諧和雜波，且處理過程費時。相較之下，EEMD可更有效、快速、正確的成功移除OBS資料背景中的各類雜波。

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