基于K-SVD字典学习方法的微地震去噪

基于K-SVD字典学习方法的微地震去噪

论文摘要

地面微地震数据的信噪比很低,严重地影响初至拾取的精度及反演结果的可靠性[1]。许多简单的去噪方法不能取得良好效果,为此,我们研究了基于K-SVD字典学习的稀疏表示去噪方法,将K-SVD字典学习去噪方法用于实际地面微地震资料去噪中;通过理论模型与实际地震数据进行验证,可以证明K-SVD字典学习方法在微地震去噪方面有良好效果。

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文章来源

类型: 国内会议

作者: 弓震,宋维琪

关键词: 字典学习,稀疏表示,随机噪声,去噪

来源: 中国石油学会2019年物探技术研讨会 2019-09-09

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 地质学,地球物理学

单位: 中国石油大学(华东)地球科学与技术学院

分类号: P631.44

页码: 670-672

总页数: 3

文件大小: 1159k

下载量: 162

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