【摘 要】
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在气枪源探测过程中,由于各种干扰因素的影响,导致部分有效信号缺失或受随机干扰严重,为了重构出连续完整的数据,依据气枪源信号在傅里叶变换域中具有稀疏性的特点,构建了一
【基金项目】
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国家自然科学基金(41574059,41174043),云南省地震局青年基金(2018k09),云南省科技计划项目-宾川主动源试验区地壳介质应力场时空变化(ZX2015-01),云南省地震局青年项目‘传帮带’(C2-201704)。
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在气枪源探测过程中,由于各种干扰因素的影响,导致部分有效信号缺失或受随机干扰严重,为了重构出连续完整的数据,依据气枪源信号在傅里叶变换域中具有稀疏性的特点,构建了一种基于压缩感知(Compressive Sensing,简称CS)的缺失信号重建方法。首先进行数值模拟,并将该方法与传统的插值方法处理效果进行对比,对重建效果进行均方根误差及信噪比(SNR)分析,结果显示:压缩感知方法重建前后信号的波形吻合度高、振幅一致性更强、同相轴清晰且连续性相同,对噪声压制较好。综上表明:该方法重建效果优于传统的三次样条插
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