本文選題：在線字典學(xué)習(xí) + 稀疏表示��； 參考：《石油地球物理勘探》2016年05期

【摘要】：為了獲得符合實際的混合相位子波,提出了一種基于在線字典學(xué)習(xí)的時變子波估計方法。將時變子波估計轉(zhuǎn)化為在線字典學(xué)習(xí)問題,通過過完備字典的在線學(xué)習(xí)實現(xiàn)冗余字典的自適應(yīng)更新。字典中的每個原子代表子波的一個分量,通過原子的線性組合實現(xiàn)對時變子波的有效逼近。在線字典學(xué)習(xí)可以靈活地利用訓(xùn)練數(shù)據(jù),改進字典中的原子,提升字典的自適應(yīng)特性。同時,根據(jù)地震數(shù)據(jù)的特點,對訓(xùn)練數(shù)據(jù)與稀疏表示的殘差項進行濾波處理,改進了在線字典學(xué)習(xí)方法,降低了對噪聲的敏感性。無噪聲和含噪聲合成數(shù)據(jù)的實驗結(jié)果證明了本文方法的有效性,而且對噪聲具有一定的魯棒性。實際子波估計結(jié)果以及Wiener濾波的反褶積剖面和頻譜分析表明,本文方法得到的結(jié)果并未使噪聲能量增強,但頻帶得到拓寬,從而為時變子波估計提供了新思路。
[Abstract]:In order to obtain practical mixed phase wavelet, a method for estimating time-varying wavelet based on online dictionary learning is proposed. The time-varying wavelet estimation is transformed into an online dictionary learning problem, and the redundant dictionary can be updated adaptively through the on-line learning of the over-complete dictionary. Each atom in the dictionary represents a component of the wavelet, and the effective approximation of the time-varying wavelet is realized by the linear combination of atoms. Online dictionary learning can make use of training data flexibly, improve the atom in dictionary, and enhance the adaptability of dictionary. At the same time, according to the characteristics of seismic data, the residual terms of training data and sparse representation are filtered, the online dictionary learning method is improved, and the sensitivity to noise is reduced. The experimental results of noise-free and noise-free synthetic data show that the proposed method is effective and robust to noise. The actual wavelet estimation results and the deconvolution profile and spectrum analysis of Wiener filter show that the proposed method does not increase the noise energy but broadens the frequency band, thus providing a new idea for the estimation of time-varying wavelet.
【作者單位】： 電子科技大學(xué)光電信息學(xué)院;電子科技大學(xué)信息地學(xué)研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41274127,40874066)資助
【分類號】：P631.4

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本文編號：2116349