论文摘要
由于沙漠地震信号中含有较强的随机噪声,从而给沙漠地震数据的处理和解释带来了很大的困难。针对上述问题,提出了一种基于Shearlet变换的深度残差卷积神经网络（ST-CNN:Deep Residual Convolutional Neural Network for Shearlet Transform）模型,实现沙漠地震信号的随机噪声压制。在训练阶段,将沙漠地震信号经Shearlet分解后的系数作为输入,将随机噪声经Shearlet分解后的系数作为标签,通过卷积神经网络（CNN:Convolutional Neural Network）学习输入和标签之间的映射关系;在测试阶段,利用此映射关系即可从沙漠地震信号系数中预测出噪声系数,并间接地获得有效信号系数,最后通过Shearlet反变换获得有效信号。通过与传统的Shearlet硬阈值去噪算法对比,发现该算法可把沙漠地震信号的信噪比从-4. 48 d B提高到14. 15 d B,具有更好的去噪效果。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 郑升,李月,董新桐
关键词: 沙漠地震信号,噪声压制,变换,深度残差卷积神经网络
来源: 吉林大学学报(信息科学版) 2019年01期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学,工程科技Ⅰ辑
专业: 地质学,地球物理学,矿业工程,自动化技术
单位: 吉林大学通信工程学院
基金: 国家自然科学基金资助项目(41730422)
分类号: TP183;P631.44
DOI: 10.19292/j.cnki.jdxxp.2019.01.001
页码: 1-7
总页数: 7
文件大小: 528K
下载量: 180
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标签：沙漠地震信号论文; 噪声压制论文; 变换论文; 深度残差卷积神经网络论文;