地震數(shù)據(jù)處理高信噪比、高分辨率、高保真度的“三高”要求中,高信噪比是所有其他地震數(shù)據(jù)處理的基礎,是處理的首要任務。由于復雜的地形限制或受到經(jīng)濟條件的影響,野外采集的數(shù)據(jù)是不規(guī)則網(wǎng)格的,這影響了隨后地震數(shù)據(jù)處理技術,例如多次波壓制、AVO分析、AVAZ分析以及波動方程偏移。因此,地震數(shù)據(jù)的去噪和重建是地震處理中非常重要的一部分。字典學習與稀疏表示近年來廣泛地應用于地震數(shù)據(jù)處理中,在去噪和重建方面有良好的效果,它利用初始字典對訓練集合的學習,產(chǎn)生更具有適應性的字典,再通過該字典去稀疏表示含噪或缺失的地震信號,可以獲得去噪或重建后的結(jié)果。然而常規(guī)字典學習算法例如K-SVD,但計算時間較長,學習所得的字典會有較多無用的原子等問題。針對該算法存在的問題,本文做出了提高字典學習效率、減少無用字典原子的改進,同時將字典學習應用在三維地震數(shù)據(jù)處理。具體如下:（1）對稀疏表示所得系數(shù)進行軟閾值處理,避免字典對噪聲數(shù)據(jù)部分的學習,從而學習后的字典更具有代表性、廣泛性,而且相較于未改進的K-SVD算法,改進后的算法可以用更少的系數(shù)去表示信號,實驗驗證了該算法的優(yōu)越性;（2）在字典原子更新的過程中,用交替最小... 

【文章來源】：中國石油大學(北京)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

信號稀疏表示Fig.2.3Sparserepresentationofsignal

（a）原始數(shù)據(jù)（b）含噪數(shù)據(jù)原始數(shù)據(jù)

- 20 -a）DCT 字典（b） = 學習所得字典（c） = 學習所得字典（學習所得字典a) DCT dictionary. (b) Learned Dictionary with = . (c) Learnedwith = . (d) Learned Dictionary with =

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3139214