利用改进的在线字典学习估计时变子波

• 作者: 孔德辉 彭真明
• 来源期刊: 石油地球物理勘探
• 学科: 地球科学
• 关键词: 在线字典学习 稀疏表示 训练集 滤波 反褶积 时变子波估计
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 处理技术
• 页码范围: 901-908
• 分类号: P631
• 语种: 中文
• DOI: 10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2016.05.009

摘要

为了获得符合实际的混合相位子波,提出了一种基于在线字典学习的时变子波估计方法.将时变子波估计转化为在线字典学习问题,通过过完备字典的在线学习实现冗余字典的自适应更新.字典中的每个原子代表子波的一个分量,通过原子的线性组合实现对时变子波的有效逼近.在线字典学习可以灵活地利用训练数据,改进字典中的原子,提升字典的自适应特性.同时,根据地震数据的特点,对训练数据与稀疏表示的残差项进行滤波处理,改进了在线字典学习方法,降低了对噪声的敏感性.无噪声和含噪声合成数据的实验结果证明了本文方法的有效性,而且对噪声具有一定的鲁棒性.实际子波估计结果以及Wiener滤波的反褶积剖面和频谱分析表明,本文方法得到的结果并未使噪声能量增强,但频带得到拓宽,从而为时变子波估计提供了新思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭真明	电子科技大学光电信息学院	67	1103	20.0	30.0
5	孔德辉	电子科技大学光电信息学院	1	7	1.0	1.0