正则化参数自动优选的RAKSVD方法在地震弱信号去噪中的应用

作     者：乐友喜 杨杰飞 陈艺都 吴佳伟 杨涛 YUE Youxi;YANG Jiefei;CHEN Yidu;WU Jiawei;YANG Tao

作者机构：中国石油大学(华东)地球科学与技术学院山东青岛266580 黄河勘测规划设计研究院有限公司河南郑州450003 

基　　金：国家重大科技专项(2016ZX05026-002) 

出 版 物：《中国石油大学学报（自然科学版）》 (Journal of China University of Petroleum(Edition of Natural Science))

年 卷 期：2021年第45卷第4期

页      码：42-48页

摘      要：K均值-奇异值分解(KSVD)去噪方法存在病态问题,因此需要引入正则项进行改进。通过改进正则化近似参数设定,利用AKSVD(近似KSVD)方法对弱信号的识别优势,提出正则化参数自动优选的RAKSVD去噪方法,并进行模型测试和实际资料处理。结果表明,该方法不仅取得了预期的去噪效果,而且更加注重对弱信号的保护,去噪后地震弱信号没有发生畸变,从而有利于对弱信号的提取和识别,同时计算效率还得到了提升。

主 题 词：地震弱信号 KSVD字典 正则化 去噪 

学科分类：081801[081801] 081802[081802] 08[工学] 0818[工学-交通运输类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1673-5005.2021.04.005

馆 藏 号：203104722...