【摘 要】
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受采集技术、现场环境及经济成本等因素的影响,地震勘探中采集的原始数据往往存在缺炮或缺道等现象,这种数据的不完整性对后续数据处理和成像会造成不良影响,故必须重建此类
【机 构】
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中国地质大学（武汉）数学与物理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“对称密码抗统计攻击的精确安全界”(61702212),湖北省教育厅科学技术研究项目“基于原子范数地震信号插值的研究”(B2018541)联合资助.
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受采集技术、现场环境及经济成本等因素的影响,地震勘探中采集的原始数据往往存在缺炮或缺道等现象,这种数据的不完整性对后续数据处理和成像会造成不良影响,故必须重建此类缺失数据。为此,提出基于迭代最小化稀疏学习(Sparse Learning via Iterative Minimization,SLIM)的方法,主要利用三维地震数据频率切片的二维谐波结构特性,对三维随机缺失地震数据进行重建。即先对三维地震数据沿时间轴方向做傅里叶变换,再利用循环最小化算法(Cyclic Minimization,CM)对频率切
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