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基于貝葉斯壓縮感知的小波域地震數(shù)據(jù)壓縮與重構(gòu)

發(fā)布時(shí)間:2021-07-19 09:54
  隨著石油地球物理勘探技術(shù)的飛速發(fā)展,地震勘探儀器也向著多維、多分量、多參數(shù)和高分辨率等方向邁進(jìn),地震勘探數(shù)據(jù)量隨之呈指數(shù)增長,需要更高的數(shù)據(jù)傳輸速率來確保數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性,否則會影響施工效率和勘探分辨能力。特別是地震勘探儀器從有線傳輸轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)在廣泛使用的無線傳輸后,面對海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)回收、信道帶寬限制等現(xiàn)實(shí)狀況,如何提高地震勘探系統(tǒng)海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸能力成了研究熱點(diǎn)和待解決的核心問題,其中,對地震數(shù)據(jù)的壓縮與重構(gòu)技術(shù)的研究顯得尤為迫切,數(shù)據(jù)壓縮可以從傳輸?shù)脑搭^減少數(shù)據(jù)量,改善勘探系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)傳輸效率,提高數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理速度,節(jié)省存儲空間。由于傳統(tǒng)香農(nóng)采樣定理的制約,現(xiàn)有壓縮技術(shù)方案大部分是對現(xiàn)場數(shù)據(jù)變換編碼來消除其冗余,從而達(dá)到壓縮效果,再通過解碼反變換恢復(fù)出原始數(shù)據(jù)。這類壓縮與重構(gòu)方案需要對完整的地震數(shù)據(jù)進(jìn)行操作,不僅時(shí)效性差,容易造成硬件資源浪費(fèi),而且解碼完全是編碼的逆運(yùn)算,編解碼算法間的關(guān)聯(lián)性太強(qiáng),難以同時(shí)滿足實(shí)時(shí)壓縮與高精度重構(gòu)的需求。針對以上問題,本文基于壓縮感知(CS)理論提出一種新的地震數(shù)據(jù)壓縮與重構(gòu)方案。在地震數(shù)據(jù)壓縮過程中,首先使用Logistic混沌序列構(gòu)造出混沌伯努利測量矩... 

【文章來源】:吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:65 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于貝葉斯壓縮感知的小波域地震數(shù)據(jù)壓縮與重構(gòu)


傳統(tǒng)的采樣、壓縮和解壓過程

變換域,測量矩陣,酉矩陣,單位矩陣


圖 2.2 壓縮感知理論下的采樣、壓縮和解壓過程縮感知理論的壓縮重構(gòu)模型一維信號的數(shù)據(jù)壓縮采集可以表示為如下數(shù)學(xué)模型:y x n...........................................Nx R表示原始數(shù)據(jù),My R表示采集的數(shù)據(jù),也叫觀測值MNR 為測量矩陣,其中 M N。由于多數(shù)情況下,信,但在某個(gè)變換域內(nèi)是稀疏的或可壓縮的,即x在某變換域系數(shù) 是 K -稀疏的,可表示為 K0 ,則方程(2.1)可以yxnH .......................................,上標(biāo) H 表示共軛轉(zhuǎn)置,因?yàn)?是酉矩陣,所以有 H,I 表示為單位矩陣。

示意圖,信號壓縮,測量過程,稀疏解


圖 2.3 信號壓縮測量過程示意圖由于 M N,求稀疏解時(shí),需要列舉出 中非零元素的所有KNC 種排列可能,于一個(gè)經(jīng)典的 NP-hard 非凸優(yōu)化問題,可以利用 1l 范數(shù)優(yōu)化問題求解該欠定陣的稀疏解,等同于求解以下表達(dá)式: 122 argmin y ..................................(2.5)綜上,通過重構(gòu)算法精確求解出變換系數(shù) 后,就可以通過反變換完整的重出來原始信號x ,表達(dá)式如下: Hx ...................................................(2.6).3 稀疏表示.3.1 幾種常見的稀疏表示方式

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]陸上地震數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)通訊技術(shù)現(xiàn)狀及展望[J]. 張曉普,林君,楊泓淵,趙玉江,張帥帥.  地球物理學(xué)進(jìn)展. 2016(03)
[2]基于Logistic混沌-貝努力序列的循環(huán)壓縮測量矩陣構(gòu)造算法[J]. 臧華中.  四川理工學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(05)
[3]一種有序高斯循環(huán)測量矩陣的設(shè)計(jì)及性能分析[J]. 肖靜嫻,申曉紅,王海燕,劉興晨.  上海交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2015(10)
[4]基于EZW算法的地震數(shù)據(jù)壓縮[J]. 徐鋒濤,張正炳,桂志先.  石油地球物理勘探. 2015(05)
[5]二進(jìn)制信號的混沌壓縮測量與重構(gòu)[J]. 郭靜波,李佳文.  物理學(xué)報(bào). 2015(19)
[6]基于Kent映射的混合混沌優(yōu)化算法[J]. 劉建軍,石定元,武國寧.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2015(06)
[7]基于混沌序列和RIPless理論的循環(huán)壓縮測量矩陣的構(gòu)造[J]. 郭靜波,汪韌.  物理學(xué)報(bào). 2014(19)
[8]基于壓縮感知的Curvelet域聯(lián)合迭代地震數(shù)據(jù)重建[J]. 白蘭淑,劉伊克,盧回憶,王一博,常旭.  地球物理學(xué)報(bào). 2014(09)
[9]基于Shearlet變換的地震隨機(jī)噪聲壓制[J]. 劉成明,王德利,王通,馮飛,程浩,孟閣閣.  石油學(xué)報(bào). 2014(04)
[10]混合高斯分布的變分貝葉斯學(xué)習(xí)參數(shù)估計(jì)[J]. 徐定杰,沈忱,沈鋒.  上海交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2013(07)

碩士論文
[1]基于壓縮感知理論的地震數(shù)據(jù)重構(gòu)方法研究[D]. 羅騰.吉林大學(xué) 2015
[2]基于貝葉斯理論的壓縮感知恢復(fù)算法研究[D]. 王薇.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2014
[3]基于提升小波變換的地震數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)研究[D]. 張艷.吉林大學(xué) 2014
[4]基于貝葉斯的壓縮感知重構(gòu)算法研究[D]. 張文韜.安徽大學(xué) 2014
[5]基于提升小波變換的地震勘探數(shù)據(jù)有損壓縮研究[D]. 石水勇.青島大學(xué) 2011



本文編號:3290487

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