【摘 要】
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地震信号的随机噪声压制是地震信号处理中的重要问题。卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)近两年在地震信号去噪领域展现其巨大的潜力。该方法可以突破先验约束
【基金项目】
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湖北省科学技术研究项目(编号B2017597),湖北省重点实验室开放基金项目(编号:SMIL-2018-06)
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地震信号的随机噪声压制是地震信号处理中的重要问题。卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)近两年在地震信号去噪领域展现其巨大的潜力。该方法可以突破先验约束,从大量的数据中学习噪声模式,可以高效智能地实现地震数据去噪。为了进一步提高去噪效果,本文提出基于双重残差结构的CNN网络地震数据随机噪声压制方法。该网络借助于双重残差框架,允许不同层配对操作的两个算子之间任意组合,可以提取更丰富的特征,有助于提高去噪性能。针对去噪问题,选用多尺度卷积核作为配对算子。合成数据和实际
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