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基于曲波噪声估计的KSVD字典学习地震资料去噪.pdf

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上传人:qvuv398013 2022/2/22 文件大小:4.23 MB

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文档介绍:万方数据
学****地震资料去噪基于曲波噪声估计的血工程炒球物理学旅杨熙镭趸成’猄摘要:常规猄字典学****方法在处理实际地震资料的过程中,往往无法得到地震随机噪声的先验信关键词:中图分类号:.文献标识码:文章编号:—一一息,使得相关的误差参数无号中获得训练样本集,在稀疏约束的条件下不断训练学****对信号特征值进行提取,实现信号的最大稀疏化,并获得经过训练后的超完备字典和稀工程地球物理学报����第�卷��,������������������������.��,���猄���—���������,������瑃������;���������籧���������籲����,���������������甌���,���篕����琒����.�,万方数据
狣�σ粅�。一巩�冢���猟�’钏;�;,�畉.��琹����躎。����籰�如,�弧艻��∥;��—��鵿���!���瑉,尼�����琭.�一��瑉���则有��朴赮。一�,其中�⒅浞直鸲杂Χ��知道,要实现误差的最小化,就要尽可能地使重构阵��壳坝卸嘀殖S玫南∈杷惴ǎ�疚牟捎肙�新字典的第�校�莇。为字典�牡趉列向量,磷其中,�—��:�瑉�为了求出最优的�!�夸,对��衅嬉熘�分解,即�阂籙�丁其中�狤:的左奇异矩阵,�为�旱挠�奇异矩阵,∑为砭的奇异值矩阵,取左奇异值矩矩阵�的第�鲂邢蛄坑肫嬉熘稻卣蟆�要求第�銎嬉熘档某嘶�魑獄’牟,并将其对应地更新到磷.,重复上述流程,直到达到规定的迭代次数或者满足收敛条件时,便完成了对字典�拖∈��猄�字典学****去噪是通过选取一部分含误差参数,才能实现较好的去噪效果,但在实际地曲波噪声估计口胡单独提取出来作为一个模块来获取地震资料的噪声先验信息。由于曲波变换的方向上的特征信息,从而能够帮助人们在曲波域内获得噪声方向,实现在曲波域的噪声估计。换,即个尺度第�龇较蛏贤队暗玫降钠骄�芰浚珽蒯为图像噪声在第�龀叨鹊趜个方向上投影得到疏系数�⋯。���惴ǖ闹饕J��枷胧抢��一个包含�鲈�觗。的字典矩阵�蔙““,来最大化稀疏线性表示原始信号�蔙“”,����Ⅵ×�杂Χ��藕胖械牧邢蛄浚�莆Q盗吩�樱�信号的行列数,�蔙�痢蔽O∈柘凳�卣螅�����,���琄�8镁卣笾械男邢蛄浚�庋��转化为了如下的优化问题式中,�硎綟����范数,通过式��梢�之后的�接近原始信号�NA私饩稣飧鑫侍猓�需要对��两个变量进行优化。对于稀疏系数矩��黄ヅ渥纷�算法获得稀疏矩阵。在获得稀疏矩阵的前提下,对于字典�母�拢��肧���异值分解��星蠼狻J紫戎鹆懈�伦值洌�偕韪�为稀疏矩阵�牡谀嵝邢蛄浚�蚨��式有此时��降挠呕�侍饪梢宰;��利用��椒ǹ梢曰竦米钣诺膁。、�冢��过需要先将�┲胁晃�的位置和�卸杂Φ��┎晃�的位置提取出来,得到新的��浜虴:,此时优化问题可以进一步简化为阵�牡�个列向量更新作为�#�∮移嬉熘�奇异值矩阵∑中的奇异值应从大到小排列�械�稀疏矩阵�母�隆��.基于曲波噪声估计的���值溲�叭ピ�方法噪的地震资料作为样本进行学****获得一个与该地震资料相适应的超完备字典,其中地震波有效信号在该字典内能够稀疏表示,而地震资料中含有的随机噪声则是在整个稀疏域均匀分布,通过重构算法便能够实现有效信号和随机噪声的分离。为了在实现较好的随机噪声压制效果的同时,能够最大程度