本文關鍵詞：數字化地震信號壓縮方法研究

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【摘要】：傳統(tǒng)的地震信號壓縮方法沒有根據地震信號本身的特點對其進行處理,而將其作為普通信號,壓縮效果較差。為此,利用地震信號的自相似性,提出一種聚類和字典學習算法相結合的方法。采用模糊C均值聚類算法對樣本進行聚類,構建字典學習模型,通過對目標函數的變換,使得模型變換為普通的字典學習模型,并使用K-奇異值分解算法(K-SVD)對字典學習模型進行求解。實驗結果表明,當該方法壓縮比范圍在8.5~18.8之間時,信噪比高于離散余弦變換方法 1 dB~4.5 dB,高于gabor方法 1 dB~4 dB,比單純使用K-SVD算法高0.5 dB~1 dB。
【作者單位】： 大連理工大學信息通信工程學院;
【關鍵詞】： 稀疏分解 K-奇異值分解算法 地震信號 自相似性 編碼
【基金】：國家自然科學基金資助項目(41174044)
【分類號】：P315.6;TN911.7
【正文快照】： 中文引用格式:李寅,王立夫,孫怡.數字化地震信號壓縮方法研究[J].計算機工程,2016,42(9):279-285.英文引用格式:Li Yin,Wang Lifu,Sun Yi.Research on Digital Seismic Signal Compression Method[J].ComputerEngineering,2016,42(9):279-285.1概述在數字記錄儀未出現之前的很

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本文編號：623390