论文摘要
地震勘探目标区域环境的复杂多变性导致采集的地震数据存在不完整或者不规则等问题,针对这一问题,本文在压缩感知相关理论的支撑下,提出了基于超完备字典学习的缺失地震数据重构方法.首先利用K-SVD字典学习技术对地震样本数据进行训练,建立超完备字典对地震数据进行稀疏表示,然后引入高斯随机采样矩阵作为测量矩阵对地震数据进行采样;在数据重构阶段采用分段正交匹配追踪算法实现缺失地震数据的重构.通过与传统的地震数据重构方法对比,本文算法的重构效果在峰值信噪比、信噪比等指标上均优于对比算法,证明了超完备字典学习方法能更好的根据地震数据特征进行稀疏表示,从而获得较好的重构效果.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 俞国庆,贾瑞生,孙圆圆,侯文龙
关键词: 地震数据重构,压缩感知,超完备字典学习,分段正交匹配追踪
来源: 地球物理学进展 2019年01期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑
专业: 地质学,地球物理学,矿业工程
单位: 山东科技大学计算机科学与工程学院,山东科技大学山东省智慧矿山信息技术省级重点实验室
基金: 国家重点研发计划课题(2016YFC0801406),山东省重点研发计划(2016GSF120012),中国博士后科学基金(2015M582117),青岛博士后研究人员应用研究项目联合资助
分类号: P631.44
页码: 229-235
总页数: 7
文件大小: 2535K
下载量: 216
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标签：地震数据重构论文; 压缩感知论文; 超完备字典学习论文; 分段正交匹配追踪论文;