【摘 要】
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针对由于地震信号采集环境的复杂性带来的采样信号不完整,存在大量噪声等情况,对采集的叠前地震信号进行去噪和重建。在传统的K-奇异值分解(K-singular value decomposition,
【机 构】
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成都信息工程大学通信工程学院,中国石化地球物理重点实验室
【基金项目】
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四川省杰出青年学术技术带头人资助项目(2016JQ0012)
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针对由于地震信号采集环境的复杂性带来的采样信号不完整,存在大量噪声等情况,对采集的叠前地震信号进行去噪和重建。在传统的K-奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)建造冗余字典的压缩感知重建的基础上,提出了基于形态分量分析(morphometric principal components analysis,MCA)的K-SVD地震信号的去噪与重建。即使用MCA对地震信号的结构和平滑部分进行分类,并针对上述两种类别分别构建由K-SVD算法计算的冗余字典,将两种类
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