基于稀疏表示的地震數(shù)據(jù)重構(gòu)和去噪方法研究
發(fā)布時間:2022-01-22 11:51
在地震數(shù)據(jù)采集過程中通常會由于各種因素的制約而導(dǎo)致無法直接獲取干凈的數(shù)據(jù),如由于河流、峽谷、陡坡、以及檢波器接觸不良等造成的道集缺失;由于鳥鳴、落葉、微風(fēng)以及檢波器內(nèi)部干擾等造成的隨機噪聲;由于多源地震采集設(shè)置的激發(fā)間隔過短造成的混采噪聲等。地震數(shù)據(jù)的缺失重構(gòu)和噪聲壓制對后續(xù)的地震數(shù)據(jù)處理和解釋十分重要。稀疏表示是一種高效的信號處理方法,通過對信號進行特征提取,僅使用少量系數(shù)就可以表示信號的大部分信息,對稀疏系數(shù)的排列分布特征加以分析,把稀疏系數(shù)中信號的干擾部分和有效部分分離,從而達到恢復(fù)信號的目的。本文從稀疏表示的角度對地震數(shù)據(jù)的缺失重構(gòu)、隨機噪聲去除和混采噪聲去除方法進行研究。在稀疏表示的原理部分,本文主要介紹了固定基變換和字典學(xué)習(xí)。其中,對于固定基變換,主要研究了傅里葉變換、小波變換、Curvelet變換、Contourlet變化、Shearlet變換,并對各類固定基的恢復(fù)性能進行分析。而在字典學(xué)習(xí)中,主要研究了K-奇異值分解(K-Singular Value Decomposition,KSVD)和數(shù)據(jù)驅(qū)動緊標架(Data-Driven Tight Frame,DDTF),并對...
【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)】:89 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
模擬數(shù)據(jù)的傅里葉變換
采用圖 2.1 (a) 的模擬數(shù)據(jù),圖2.2 (b) 為模擬數(shù)據(jù)的第一個地震道,圖 2.2 (c) 為圖 2.2 (b) 對應(yīng)的短時傅里葉變換系數(shù),對模擬數(shù)據(jù)的全部地震道做短時傅里葉變換,得到的稀疏系數(shù)如圖 2.2 (d)所示。
使用的小波基為 Symlets (sym5),圖 2.4 (b) 為模擬數(shù)據(jù)對應(yīng)的小波稀疏系數(shù),圖2.4 (c) 為 sym5 小波變換矩陣。(a) (b)(c)圖 2.4 模擬數(shù)據(jù)的小波變換(a) 模擬數(shù)據(jù);(b) 稀疏系數(shù);(c) sym5 小波變換矩陣小波變換在對一維信號進行稀疏表示時擁有近乎最優(yōu)的效果,可以很好的捕獲一維信號中的點奇異特征,但是當小波基擴展到二維空間時,它只能夠描述信號在水平、垂直、對角方向的紋理特征,像一些曲線紋理的線奇異特征,并不能很好的捕獲,于是,人們在小波變換的基礎(chǔ)上做了改進,提出了能夠?qū)π盘?
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于壓縮感知重構(gòu)算法和形態(tài)濾波的AMT近源干擾壓制(英文)[J]. 李廣,肖曉,湯井田,李晉,朱會杰,周聰,嚴發(fā)寶. Applied Geophysics. 2017(04)
[2]基于壓縮感知重構(gòu)算法的大地電磁強干擾分離[J]. 湯井田,李廣,肖曉,李晉,周聰,朱會杰. 地球物理學(xué)報. 2017 (09)
[3]基于Shearlet變換稀疏約束地震數(shù)據(jù)重建[J]. 馮飛,王征,劉成明,王德利. 石油物探. 2016(05)
[4]地震信號隨機噪聲壓制的雙樹復(fù)小波域雙變量方法[J]. 汪金菊,袁力,劉婉如,徐小紅. 地球物理學(xué)報. 2016(08)
[5]形態(tài)分量分析框架下基于DCT與曲波字典組合的地震信號重建[J]. 周亞同,劉志峰,張志偉. 石油物探. 2015(05)
[6]一種基于MOD字典學(xué)習(xí)的圖像超分辨率重建新算法[J]. 鄒建成,張文婷. 圖學(xué)學(xué)報. 2015(03)
[7]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. 2014(09)
[8]壓縮感知框架下基于K-奇異值分解字典學(xué)習(xí)的地震數(shù)據(jù)重建[J]. 周亞同,王麗莉,蒲青山. 石油地球物理勘探. 2014(04)
[9]混采數(shù)據(jù)分離中插值與去噪的同步處理[J]. 劉強,韓立國,李洪建. 地球物理學(xué)報. 2014(05)
[10]基于迭代去噪的多源地震混合采集數(shù)據(jù)分離[J]. 韓立國,譚塵青,呂慶田,張亞紅,鞏向博. 地球物理學(xué)報. 2013(07)
碩士論文
[1]基于稀疏表示和字典學(xué)習(xí)的地震數(shù)據(jù)去噪研究[D]. 許德鑫.吉林大學(xué) 2016
[2]基于Shearlet變換的面波壓制[D]. 劉朝.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013
[3]基于Contourlet變換的疊前地震信號中規(guī)則噪聲的去除[D]. 高光.西南交通大學(xué) 2011
本文編號:3602148
【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)】:89 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
模擬數(shù)據(jù)的傅里葉變換
采用圖 2.1 (a) 的模擬數(shù)據(jù),圖2.2 (b) 為模擬數(shù)據(jù)的第一個地震道,圖 2.2 (c) 為圖 2.2 (b) 對應(yīng)的短時傅里葉變換系數(shù),對模擬數(shù)據(jù)的全部地震道做短時傅里葉變換,得到的稀疏系數(shù)如圖 2.2 (d)所示。
使用的小波基為 Symlets (sym5),圖 2.4 (b) 為模擬數(shù)據(jù)對應(yīng)的小波稀疏系數(shù),圖2.4 (c) 為 sym5 小波變換矩陣。(a) (b)(c)圖 2.4 模擬數(shù)據(jù)的小波變換(a) 模擬數(shù)據(jù);(b) 稀疏系數(shù);(c) sym5 小波變換矩陣小波變換在對一維信號進行稀疏表示時擁有近乎最優(yōu)的效果,可以很好的捕獲一維信號中的點奇異特征,但是當小波基擴展到二維空間時,它只能夠描述信號在水平、垂直、對角方向的紋理特征,像一些曲線紋理的線奇異特征,并不能很好的捕獲,于是,人們在小波變換的基礎(chǔ)上做了改進,提出了能夠?qū)π盘?
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于壓縮感知重構(gòu)算法和形態(tài)濾波的AMT近源干擾壓制(英文)[J]. 李廣,肖曉,湯井田,李晉,朱會杰,周聰,嚴發(fā)寶. Applied Geophysics. 2017(04)
[2]基于壓縮感知重構(gòu)算法的大地電磁強干擾分離[J]. 湯井田,李廣,肖曉,李晉,周聰,朱會杰. 地球物理學(xué)報. 2017 (09)
[3]基于Shearlet變換稀疏約束地震數(shù)據(jù)重建[J]. 馮飛,王征,劉成明,王德利. 石油物探. 2016(05)
[4]地震信號隨機噪聲壓制的雙樹復(fù)小波域雙變量方法[J]. 汪金菊,袁力,劉婉如,徐小紅. 地球物理學(xué)報. 2016(08)
[5]形態(tài)分量分析框架下基于DCT與曲波字典組合的地震信號重建[J]. 周亞同,劉志峰,張志偉. 石油物探. 2015(05)
[6]一種基于MOD字典學(xué)習(xí)的圖像超分辨率重建新算法[J]. 鄒建成,張文婷. 圖學(xué)學(xué)報. 2015(03)
[7]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. 2014(09)
[8]壓縮感知框架下基于K-奇異值分解字典學(xué)習(xí)的地震數(shù)據(jù)重建[J]. 周亞同,王麗莉,蒲青山. 石油地球物理勘探. 2014(04)
[9]混采數(shù)據(jù)分離中插值與去噪的同步處理[J]. 劉強,韓立國,李洪建. 地球物理學(xué)報. 2014(05)
[10]基于迭代去噪的多源地震混合采集數(shù)據(jù)分離[J]. 韓立國,譚塵青,呂慶田,張亞紅,鞏向博. 地球物理學(xué)報. 2013(07)
碩士論文
[1]基于稀疏表示和字典學(xué)習(xí)的地震數(shù)據(jù)去噪研究[D]. 許德鑫.吉林大學(xué) 2016
[2]基于Shearlet變換的面波壓制[D]. 劉朝.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013
[3]基于Contourlet變換的疊前地震信號中規(guī)則噪聲的去除[D]. 高光.西南交通大學(xué) 2011
本文編號:3602148
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