本文選題：Curvelet變換原理 + 地震資料去噪��； 參考：《中國石油和化工標(biāo)準(zhǔn)與質(zhì)量》2017年10期

【摘要】：我們知道地震資料的信噪比將會對地震資料中的諸多因素產(chǎn)生影響,如可靠性、提高分辨率的效果和參數(shù)提取的精度等。為了讓我們能夠?qū)Φ卣鹳Y料有更好的解析,地震資料去噪的重要性是不言而喻的。而在我們的地震資料中往往有很多噪聲的存在,這無疑是對地震資料解釋的一大障礙,那么就需要我們除去這些噪聲。而在眾多的去除噪聲的方法中,基于Curvelet變換的去除噪聲方法具有穩(wěn)定的,高效的和近乎最優(yōu)的表示。
[Abstract]:We know that the signal-to-noise ratio (SNR) of seismic data will affect many factors in seismic data, such as reliability, effect of improving resolution and precision of parameter extraction, etc. In order to get a better analysis of seismic data, the importance of seismic data denoising is self-evident. However, there are many noises in our seismic data, which is undoubtedly a big obstacle to the interpretation of seismic data, so we need to remove these noises. Among the many noise removal methods, the noise removal method based on Curvelet transform has stable, efficient and almost optimal representation.
【作者單位】： 成都理工大學(xué);
【分類號】：P631.44

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1972863