独立分量分析在重磁数据处理中的应用

• 作者: 付强 孟军海 山中雪 李宝兰 马龙
• 来源期刊: 石油地球物理勘探
• 关键词: 独立分量分析 盲信号分离 位场分离 弱异常提取
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 非地震
• 页码范围: 1344-1353
• 页数: 10页
• 分类号: P631
• 语种: 中文
• DOI: 10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2017.06.026

摘要

独立分量分析(ICA)能够通过发掘和去除数据间的高阶相关成分,使输出分量之间相互独立,对独立源信号进行分离和提取,是盲源分离(BSS)的核心技术.首先介绍了ICA的基本理论,运用基于负熵最大的FastICA(固定点算法)对算法原理进行说明和处理实验;然后根据重磁信号的特点对独立分量分析的应用进行初步探索,并用幂次方迭代的ICA算法进行了重力异常仿真实验,验证了方法在重力异常的分离和弱异常提取中的有效性;最后应用于实际磁测资料处理,有效识别了不同异常体.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟军海		15	51	5.0	6.0
2	付强	中国科学院青藏高原研究所大陆碰撞与高原隆升重点实验室	64	626	15.0	23.0
3	马龙		3	5	1.0	2.0
4	李宝兰		1	5	1.0	1.0