【摘 要】
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奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）是近几年发展起来的一种地震数据随机噪声压制方法。基于频率域奇异值分解矩阵降秩运算,利用凸集投影（Projection Onto Convex Se
【机 构】
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中国石油大学北京地球物理与信息工程学院物探系,中海油研究总院
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奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）是近几年发展起来的一种地震数据随机噪声压制方法。基于频率域奇异值分解矩阵降秩运算,利用凸集投影（Projection Onto Convex Sets,POCS）迭代算法,实现了地震数据去噪和插值的同步处理,给出了方法的实现步骤。实际资料处理时,采用分窗处理方式减少了算法对内存的需求,降低了插值和去噪处理的运算量,同时使有效信号的同相轴线性化,满足方法的假定条件。模拟数据和实际资料测试均表明,频率域奇异值分解方法可以在压制地震数
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技