地震是板块之间互相挤压释放能量，产生地震波的一种自然现象。地震级别有大有小，大地震除了会造成房屋建筑破坏之外，还会造成瘟疫、水灾等次生灾害，带来不可估量的人员财产损失；而有的地震则可以小到人类无法感知。对于人类而言，目前要想预测地震还不可能实现，但人们可以通过对所能采集记录到的地震信号进行处理，对地震本身建立的认知，为将来地震预测提供可能性。

同时，目前在地球物理等学科范畴内，地震信号处理分析也显得尤为重要。人们为了了解地球，分析地质构造和断层分布，寻找人类生存所需的油田矿藏，就需要人为激发地震，对底层反射波以及其他地震波进行测量，这些无不涉及到地震信号的相关处理。

但是，光就地震勘探来说，在采集地震波过程中，地震勘探以炮记录为单位相当于一次物理实验，每次物理实验条件都是不同的，之所以会造成这种现象是因为不可控因素的影响，与其相关的地下响应表现为随机特性，可将其看作是随机噪声；地下地层结构是一个固定的时不变系统，对于相同条件的响应是一致的，其中与地层结构相关的噪声一般具有相干性，称之为规则干扰。当然，对于实验而言人为因素造成的误差也是存在的，当采样间隔过大或道间振幅差异过大时，如果使用了不稳定或不适当的计算方法，就会产生假象和振幅异常，甚至是溢出。这些噪声将会模糊或掩盖有效波，降低信号的信噪比，使得采集到的信号非线性、非平稳，含有随机分量，将会影响到静校正、速度分析、动校正叠加和偏移成像的效果。由此可见，提高信噪比，是地震资料处理过程中必不可少的重要环节，实现地震信号的去噪，压制噪声，毫无疑问将会提高数据的可靠性、分辨率的效果以及参数提取精度，如此一来，才会给之后的信号处理分析提供较好的数据支持，在实际应用中将大大降低因干扰导致数据作废造成的额外实验成本。

对于地震信号去噪的研究，在1996年以前还停留在较为基础的阶段，而1996年之后，如何实现有效去噪、获取较好的波形逐渐得到了业界的重视，相关文献的发表也是逐年增加，而这其中，相对较多的是基于小波变换的地震信号处理这方面的研究。小波变换（Wavelet Transform，以下简称WT）在继承和发展了短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform,STFT）的基础上，克服了窗口大小不随频率变化的等缺点，能满足时频信号分析要求，属于目前常用的信号分析手段。但是该方法需要事先选定基函数，一经选定小波基底便只能用其分析所有数据并且相位局部化，各频率相位基准不一，解释困难。在此之后也有人提出了经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）和希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform，HHT）的方法，成效明显但是重复性工作较多且复杂。这时一种较为容易实现且去噪效果较好的方案应运而生，它就是S变换。

S变换是由美国地球物理学家Stockwell于1996年提出的一种时频谱表示方法，可看作是WT和STFT的继承和发展，其定义式如下：

（1）

其中，t是时间，f为频率，是控制高斯窗在t轴的位置参数，而S变换的时窗函数如下：

（2）

高斯窗函数窗宽与频率倒数成正比，这也就免去了窗函数的选择且改善了窗宽固定的缺陷。S变换的反变换如下式：

（3）