论文摘要
地震数据的随机噪声去除是地震数据处理中的一项重要步骤,双稀疏字典提供了两层稀疏模型,比单层稀疏模型可以更好地去除噪声.该方法首先利用contourlet变换对地震数据进行稀疏表示,然后在contourlet域中使用快速迭代收缩阈值算法（fast iterative shrinkage-thresholding algorithm,FISTA）对初始字典系数进行更新,接着采用数据驱动紧标架（data-driven tight frame,DDTF）在contourlet域中得到DDTF字典并通过FISTA得到更新后的字典系数,最后通过DDTF字典和更新后的字典系数获得新的contourlet系数,并对新的contourlet系数进行硬阈值和contourlet反变换得到去噪后的数据.通过模拟数据和实际数据的实验证明:与固定基变换去噪方法相比,该方法可以自适应地对地震数据进行稀疏表示,在地震数据较为复杂时得到更高的信噪比;与字典学习去噪方法相比,该方法不仅拥有较快的去噪速度,而且克服了字典学习因为缺少先验约束造成瑕疵的缺点.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张良,韩立国,方金伟,张盼,刘争光
关键词: 随机噪声,双稀疏字典,变换,数据驱动紧标架,快速迭代收缩阈值算法
来源: 地球物理学报 2019年07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: 吉林大学地球探测科学与技术学院,中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室CNPC物探重点实验室
基金: 国家自然科学基金项目(41674124)资助
分类号: P631.44
页码: 2671-2683
总页数: 13
文件大小: 8973K
下载量: 259
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标签：随机噪声论文; 双稀疏字典论文; 变换论文; 数据驱动紧标架论文; 快速迭代收缩阈值算法论文;