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摘要:
传统的地震信号压缩方法没有根据地震信号本身的特点对其进行处理,而将其作为普通信号,压缩效果较差.为此,利用地震信号的自相似性,提出一种聚类和字典学习算法相结合的方法.采用模糊C均值聚类算法对样本进行聚类,构建字典学习模型,通过对目标函数的变换,使得模型变换为普通的字典学习模型,并使用K-奇异值分解算法(K-SVD)对字典学习模型进行求解.实验结果表明,当该方法压缩比范围在8.5 ~18.8之间时,信噪比高于离散余弦变换方法1 dB~4.5 dB,高于gabor方法1 dB ~4 dB,比单纯使用K-SVD算法高0.5 dB ~1 dB.
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文献信息
篇名 数字化地震信号压缩方法研究
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 稀疏分解 K-奇异值分解算法 地震信号 自相似性 编码
年,卷(期) 2016,(9) 所属期刊栏目 开发研究与工程应用
研究方向 页码范围 279-285
页数 7页 分类号 TP391
字数 5171字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2016.09.049
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙怡 大连理工大学信息通信工程学院 49 425 11.0 19.0
2 李寅 大连理工大学信息通信工程学院 1 2 1.0 1.0
3 王立夫 大连理工大学信息通信工程学院 2 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
稀疏分解
K-奇异值分解算法
地震信号
自相似性
编码
研究起点
研究来源
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相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
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总被引数(次)
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