【摘 要】
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由于微地震事件的振幅通常较小,信噪比低是微地震数据处理,尤其是地面微地震数据处理的最大挑战之一。基于生成对抗网络提出了一种新的降噪网络模型,包括生成器和判别器。构建生成器来生成处理后的数据,网络训练完成后重建去噪后的数据;判别器负责区分真实数据和虚假数据。在单通道时间序列-波形上进行操作,并使用合成数据集对模型进行端到端训练。最后使用实际微地震数据测试该方法,并与其他传统降噪方法进行性能对比。实验表明,该模型能表现出优良的降噪性能。
【机 构】
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中国矿业大学（北京）煤炭资源与安全开采国家重点实验室,中国矿业大学（北京）地球科学与测绘工程学院
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助(2021JCCXDC02),中国矿业大学煤炭资源与安全开采大学生科技创新计划项目(SKLCRSM20DC01)。
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由于微地震事件的振幅通常较小,信噪比低是微地震数据处理,尤其是地面微地震数据处理的最大挑战之一。基于生成对抗网络提出了一种新的降噪网络模型,包括生成器和判别器。构建生成器来生成处理后的数据,网络训练完成后重建去噪后的数据;判别器负责区分真实数据和虚假数据。在单通道时间序列-波形上进行操作,并使用合成数据集对模型进行端到端训练。最后使用实际微地震数据测试该方法,并与其他传统降噪方法进行性能对比。实验表明,该模型能表现出优良的降噪性能。
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n°P
m与C
n°C
m)、杠铃图B
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1■kG
2与G
1◇kG
2)的离心矩阵及其离心矩阵的谱的计算公式,并给出冠图C
n