基于双重稀疏表示的地震资料随机噪声衰减方法

• 作者: 李文捷 杨晓海 毛海波 罗勇 陈文超
• 来源期刊: 物探与化探
• 学科: 地球科学
• 关键词: 噪声衰减 稀疏表示 学习字典 形态成分分析 稀疏K-SVD
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 方法研究·信息处理·仪器研制
• 页码范围: 608-615
• 页数: 8页
• 分类号: P631.4
• 字数: 4021字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11720/wtyht.2018.1297

摘要

针对固定字典难以完全匹配实际资料复杂的形态特征,以及学习字典不具备快速算法、计算复杂等问题,文中选择双重稀疏字典来兼备结构性和自适应性,不仅降低了训练样本的数量,而且更适于高维信号的分析.该方法以过完备离散余弦变换(overcomplete discrete cosine transform,ODCT)作为训练基字典,将待处理资料的特征数据作为样本,利用稀疏K-SVD算法,建立了基于双重稀疏字典的地震随机噪声衰减模型.典型的合成及实际高维地震资料处理结果表明,本文方法不仅可以有效地对地震资料随机噪声进行衰减,而且能更好地保持断层等边缘结构.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈文超	西安交通大学电子与信息工程学院	33	954	14.0	30.0
2	罗勇	新疆油田分公司勘探开发研究院地球物理研究所	5	22	2.0	4.0
3	毛海波	新疆油田分公司勘探开发研究院地球物理研究所	4	0	0.0	0.0
4	李文捷	新疆油田分公司勘探开发研究院地球物理研究所	2	37	1.0	2.0
5	杨晓海	新疆油田分公司勘探开发研究院地球物理研究所	4	9	1.0	3.0