基于字典学习的地震数据随机噪声压制算法

发布时间：2018-05-25 13:42

  本文选题：自适应学习 + 地震数据去噪　； 参考：《数学的实践与认识》2017年09期

【摘要】：针对传统变换基函数难以获得地震数据最优的稀疏表示,提出基于字典学习的随机噪声压制算法,将地震数据分块,每一块包含多个地震记录道在一定采样时间段内波形的信息,利用自适应字典学习技术,以地震数据块为训练样本,根据地震数据邻近块中记录道相似的特点,构造超完备字典,稀疏编码地震数据,从而恢复数据的主要特征,压制随机噪声.实验表明算法具有较高的PSNR值,并且能较好的保持地震数据纹理复杂区域的局部特征.
[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.
【作者单位】： 东北石油大学计算机与信息技术学院;
【基金】：东北石油大学青年基金(NEPUQN2014-20);东北石油大学科研培育基金项目(NEPUPY-1-22) 黑龙江省研究生教育创新工程资助项目(JGXM-HLJ-2015111) 黑龙江省教育科学规划重点课题(GJB1215019) 大庆市指导性科技计划项目(201-2016-09)
【分类号】：P631.44

【参考文献】

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本文编号：1933322