论文摘要
本文针对噪声成分和噪声结构的复杂性及弱信号的特征,发展了最新的在线字典学习去噪方法.在线字典学习去噪方法是以数据驱动的方式,反复进行学习构建字典方式,求得信号的稀疏性解以实现对信号的去噪,在此基础上,提出了数据驱动与模型驱动联合的模型约束下的在线字典学习去噪方法,先通过模型驱动方式获得一个较优质的学习样本以构建字典再进行去噪处理.通过和传统小波变换进行理论地震合成记录的效果对比,在高噪声比例的弱信号情况下远远优于传统的时频域去噪方法.实际数据去噪处理表明,模型约束下的在线字典学习去噪方法是一种有效的去噪方法,这种联合去噪方式能在高噪声背景下有效地提取出弱信号,具有广阔的推广应用前景.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李勇,张益明,雷钦,牛聪,周钰邦,叶云飞
关键词: 在线字典学习,地震去噪,模型约束,数据驱动
来源: 地球物理学报 2019年01期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 地质学,地球物理学
单位: 油气藏地质及开发工程国家重点实验室(成都理工大学),成都理工大学地球物理学院,中海油研究总院有限责任公司
基金: 国家科技重大专项(2016ZX05026001-004)资助
分类号: P631.44
页码: 411-420
总页数: 10
文件大小: 7362K
下载量: 265
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