【摘 要】
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地震子波估计问题是地震勘探信号处理和分析中的关键一环。本文基于遗传算法提出了一个新的地震子波估计方法。该方法用ARMA模型描述地震子波，用遗传算法交替迭代地估计AR和MA
【机 构】
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清华大学自动化系,清华大学自动化系,西安交通大学电信学院信息工程研究所
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地震子波估计问题是地震勘探信号处理和分析中的关键一环。本文基于遗传算法提出了一个新的地震子波估计方法。该方法用ARMA模型描述地震子波，用遗传算法交替迭代地估计AR和MA参数。与其它方法相比，本文提出的方法具有高度稳定性和很好的精度，并适应于估计非最小相位地震子波。
Seismic wavelet estimation is a key part of seismic exploration signal processing and analysis. This paper presents a new seismic wavelet estimation method based on genetic algorithm. This method describes the seismic wavelet using the ARMA model and estimates the AR and MA parameters alternately and iteratively using genetic algorithms. Compared with other methods, the proposed method has high stability and good accuracy, and is suitable for estimating non-minimum phase seismic wavelet.
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