本文選題：自適應(yīng)學(xué)習(xí) + 地震數(shù)據(jù)去噪��； 參考：《數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識》2017年09期

【摘要】：針對傳統(tǒng)變換基函數(shù)難以獲得地震數(shù)據(jù)最優(yōu)的稀疏表示,提出基于字典學(xué)習(xí)的隨機(jī)噪聲壓制算法,將地震數(shù)據(jù)分塊,每一塊包含多個地震記錄道在一定采樣時間段內(nèi)波形的信息,利用自適應(yīng)字典學(xué)習(xí)技術(shù),以地震數(shù)據(jù)塊為訓(xùn)練樣本,根據(jù)地震數(shù)據(jù)鄰近塊中記錄道相似的特點(diǎn),構(gòu)造超完備字典,稀疏編碼地震數(shù)據(jù),從而恢復(fù)數(shù)據(jù)的主要特征,壓制隨機(jī)噪聲.實(shí)驗(yàn)表明算法具有較高的PSNR值,并且能較好的保持地震數(shù)據(jù)紋理復(fù)雜區(qū)域的局部特征.
[Abstract]:Because the traditional transform basis function is difficult to obtain the optimal sparse representation of seismic data, a dictionary based random noise suppression algorithm is proposed to block the seismic data. Each block contains the waveform information of multiple seismic tracks in a certain period of time. Using adaptive dictionary learning technology, using seismic data blocks as training samples, according to the characteristics of track similarity in seismic data adjacent blocks, An overcomplete dictionary is constructed to sparse encode seismic data so as to recover the main features of the data and suppress random noise. Experimental results show that the algorithm has a high PSNR value and can preserve the local features of the complex region of seismic data texture.
【作者單位】： 東北石油大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院;
【基金】：東北石油大學(xué)青年基金(NEPUQN2014-20);東北石油大學(xué)科研培育基金項(xiàng)目(NEPUPY-1-22) 黑龍江省研究生教育創(chuàng)新工程資助項(xiàng)目(JGXM-HLJ-2015111) 黑龍江省教育科學(xué)規(guī)劃重點(diǎn)課題(GJB1215019) 大慶市指導(dǎo)性科技計(jì)劃項(xiàng)目(201-2016-09)
【分類號】：P631.44

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本文編號：1933322