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基于自适应字典的河道分离方法
【机构】 西安交通大学波动与信息研究所； 海洋石油勘探国家工程实验室；
【摘要】 <正>1.引言在地震资料处理中,用MCA[1](形态分量分析)进行特征分离的一种常用的方法是选择合适的变换作为字典进行分离,例如小波变换、Curvelet变换、Contourlet变换等。由于地震资料的复杂性,现有的固定变换无法很好的表示其特征。在此基础上,本文引入了自适应字典的方法,该方法通过学习信号特征来训练字典,使其可以更好的匹配地震资料。通过对典型模型及实际地震资料的处理,验证了方法的有效性。
【基金】 国家自然科学基金面上项目(编号:41274125);国家科技重大专项(编号:2011ZX05023-005-009)联合资助
- 【会议录名称】 中国地球物理2013——第二十专题论文集
- 【会议名称】中国地球物理学会第二十九届年会
- 【会议时间】2013-10-13
- 【会议地点】中国云南昆明
- 【分类号】P631.44
- 【主办单位】中国地球物理学会