本文關(guān)鍵詞：基于稀疏表示理論的地震數(shù)據(jù)去噪方法研究

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【摘要】：近年來,地震勘探已經(jīng)逐漸轉(zhuǎn)向復(fù)雜、深層以及非常規(guī)的地下環(huán)境,這種越來越復(fù)雜的野外采集環(huán)境使得采集到的地震數(shù)據(jù)常常受到嚴(yán)重的噪聲污染,為后續(xù)地震資料的解釋帶來了極大的阻礙,嚴(yán)重影響了判斷地下礦藏情況的準(zhǔn)確性。因此,提高地震數(shù)據(jù)的信噪比是地震資料處理的首要環(huán)節(jié)。稀疏表示是當(dāng)今信號(hào)處理領(lǐng)域中的一個(gè)熱點(diǎn)研究方向,信號(hào)經(jīng)過稀疏表示后可得到一種簡單有效的表達(dá)形式。鑒于稀疏表示的這種優(yōu)越性,并考慮到地震數(shù)據(jù)在時(shí)空域形態(tài)復(fù)雜,數(shù)據(jù)量大,不便于直接處理,本文主要對信號(hào)稀疏表示理論在地震數(shù)據(jù)隨機(jī)噪聲壓制上的應(yīng)用進(jìn)行了深入的研究。論文的主要研究內(nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)歸納如下：(1)介紹了信號(hào)稀疏表示理論相關(guān)的基礎(chǔ)知識(shí),對常用的稀疏分解算法以及經(jīng)典的字典學(xué)習(xí)算法進(jìn)行了研究,并分析了各類算法性能的優(yōu)缺點(diǎn)。文中還對信號(hào)分析中常用的稀疏變換工具傅里葉變換、小波變換、曲波變換的原理進(jìn)行了介紹,并將它們應(yīng)用于地震數(shù)據(jù)的去噪。(2)研究了基于稀疏表示的地震數(shù)據(jù)去噪模型,并結(jié)合字典學(xué)習(xí)思想,進(jìn)一步研究了學(xué)習(xí)型字典表示的地震數(shù)據(jù)去噪原理。在對經(jīng)典的K-SVD (K-Singular Value Decomposition)字典學(xué)習(xí)方法研究的基礎(chǔ)上,深入研究了基于小波分析的多尺度字典學(xué)習(xí)方法,并利用該多尺度學(xué)習(xí)型字典對地震數(shù)據(jù)進(jìn)行稀疏表示去噪,有效提高了地震數(shù)據(jù)的信噪比。(3)信號(hào)稀疏表示中的組結(jié)構(gòu)稀疏性,揭示了表示系數(shù)之間的相關(guān)性,能夠更好地表達(dá)信號(hào)的結(jié)構(gòu)特性�；诖�,研究了基于組結(jié)構(gòu)稀疏性的結(jié)構(gòu)化字典學(xué)習(xí)方法的數(shù)學(xué)模型及算法實(shí)現(xiàn),并將組結(jié)構(gòu)字典學(xué)習(xí)應(yīng)用于地震數(shù)據(jù)稀疏表示去噪中,得到一種基于組結(jié)構(gòu)字典表示的地震數(shù)據(jù)去噪方法,且通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的正確性及優(yōu)越性。
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P631.443

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