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[学位论文] 作者：高好天,
来源：青岛大学 年份：2020
在地震数据的实际采集过程中,受复杂采集条件制约,采集的数据在空间方向会存在随机分布的缺失地震道,并且不可避免的混入了随机噪声以及强振幅噪声。对含有随机噪声和强振幅噪声的随机缺失地震数据进行重建与去噪,有利于提高后续地震数据处理和解释的精度。传统......
[期刊论文] 作者：李钟晓,高好天,陈鑫泽,李永强,李振春,
来源：石油地球物理勘探 年份：2020
多次波自适应相减是预测减去法压制多次波的关键步骤。为进一步去除残余多次波,基于常规2D匹配滤波方法,文中引入3D匹配滤波器,同时利用多个预测多次波道集以匹配原始数据。...
[期刊论文] 作者：高好天,孙宁娜,孙可奕,李钟晓,秦宁,李振春,,
来源：地球物理学进展 年份：2021
卷积神经网络（CNN）是近几年来最常用的用于有监督学习的深度学习算法之一。DnCNN是一种针对图像去噪问题提出的卷积神经网络。U-Net是一种U型结构的卷积神经网络，特点是融合了不同层次的特征，并在不同问题取得了不错的效果。近几年来多种CNN结构被广泛运用于地震数......
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