本文選題：自適應學習 + 地震數(shù)據(jù)去噪��； 參考：《數(shù)學的實踐與認識》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,提出基于字典學習的隨機噪聲壓制算法,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,利用自適應字典學習技術,以地震數(shù)據(jù)塊為訓練樣本,根據(jù)地震數(shù)據(jù)鄰近塊中記錄道相似的特點,構(gòu)造超完備字典,稀疏編碼地震數(shù)據(jù),從而恢復數(shù)據(jù)的主要特征,壓制隨機噪聲.實驗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】： 東北石油大學計算機與信息技術學院;
【基金】：東北石油大學青年基金(NEPUQN2014-20);東北石油大學科研培育基金項目(NEPUPY-1-22) 黑龍江省研究生教育創(chuàng)新工程資助項目(JGXM-HLJ-2015111) 黑龍江省教育科學規(guī)劃重點課題(GJB1215019) 大慶市指導性科技計劃項目(201-2016-09)
【分類號】：P631.44

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本文編號：1933322