【摘 要】
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可控震源高效采集地震资料中谐波噪声压制是一难点,虽然一些传统的基于稀疏优化的方法能够压制数据中的谐波噪声,但是由于使用固定字典,无法自适应地匹配有效信号的波形,存在
【机 构】
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中国石油天然气股份有限公司新疆油田分公司勘探开发研究院地球物理研究所,中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司研究院,中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司新疆物探处,西安交通大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(41774135,41974131),国家重点研发计划课题(2017YFB0202902)共同资助
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可控震源高效采集地震资料中谐波噪声压制是一难点,虽然一些传统的基于稀疏优化的方法能够压制数据中的谐波噪声,但是由于使用固定字典,无法自适应地匹配有效信号的波形,存在有效信号损伤较大的问题。为此,提出了一种基于形态成分分析自适应学习字典的谐波噪声压制方法,用于分离原始相关后地震资料中谐波噪声干扰。首先对原始数据进行单道截取及分块处理组成样本集,然后利用K奇异值分解(K-SVD)学习得到超完备字典,进而应用字典原子的振幅谱比将字典分类为有效信号子字典与谐波噪声子字典,最后应用形态成分分析(MCA)理论将所得的
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