在地震數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,地震資料的去噪質(zhì)量直接影響到后續(xù)處理工作的有效性和可靠性,并且隨著地震勘探的發(fā)展越來越偏向于復(fù)雜油氣藏,干凈的地震資料難以獲得,因此對于地震資料的去噪應(yīng)用是地震數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域中一項重要的持續(xù)研究內(nèi)容�；诘卣饠�(shù)據(jù)與圖像、語音信號的相似性,本文將在圖像、語音信號領(lǐng)域快速發(fā)展的字典學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于地震資料去噪。字典學(xué)習(xí)方法是一種基于特征學(xué)習(xí)的稀疏表示算法,首先信號是地震資料中具有結(jié)構(gòu)特征的有用信息,而一般地,噪聲是隨機的無結(jié)構(gòu)的,不能進行稀疏表示。字典學(xué)習(xí)方法對地震資料進行訓(xùn)練學(xué)習(xí),得到與該地震資料中信號所匹配的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),再根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之間的重組獲得地震信號的優(yōu)良稀疏表示,稀疏表示過程進行了信號與噪聲的分離。由于常規(guī)的字典學(xué)習(xí)方法計算復(fù)雜度過大,難以處理較大的地震資料,因此本文將能輕易處理較大數(shù)據(jù)集的在線字典學(xué)習(xí)方法引入地震數(shù)據(jù)處理中。在線字典學(xué)習(xí)方法使用了將待處理數(shù)據(jù)切塊的思想,同時字典更新方式為逐列更新,因此大幅降低了計算的復(fù)雜度。在實際應(yīng)用中發(fā)現(xiàn):如果地震資料中含有能量較強且規(guī)則的噪聲,會導(dǎo)致噪聲的結(jié)構(gòu)特征也被學(xué)習(xí)進字典,得到的字典品相較差。針對該問題,本文使用EMD... 

【文章來源】：成都理工大學(xué)四川省

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

硬閾值和軟閾值

2, , , ,( , , ) = , = ( ) ( )j l k j l kRC j l k f f x x dx示頻率平面的平鋪。在傅立葉空間中，曲線被支撐且陰影區(qū)域代表這樣一個普通的楔形。右邊的圖像空間笛卡爾網(wǎng)格。

線狀地震合成記錄的噪聲壓制處理對比

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：3584756