在地震數(shù)據(jù)采集過(guò)程中通常會(huì)由于各種因素的制約而導(dǎo)致無(wú)法直接獲取干凈的數(shù)據(jù),如由于河流、峽谷、陡坡、以及檢波器接觸不良等造成的道集缺失;由于鳥(niǎo)鳴、落葉、微風(fēng)以及檢波器內(nèi)部干擾等造成的隨機(jī)噪聲;由于多源地震采集設(shè)置的激發(fā)間隔過(guò)短造成的混采噪聲等。地震數(shù)據(jù)的缺失重構(gòu)和噪聲壓制對(duì)后續(xù)的地震數(shù)據(jù)處理和解釋十分重要。稀疏表示是一種高效的信號(hào)處理方法,通過(guò)對(duì)信號(hào)進(jìn)行特征提取,僅使用少量系數(shù)就可以表示信號(hào)的大部分信息,對(duì)稀疏系數(shù)的排列分布特征加以分析,把稀疏系數(shù)中信號(hào)的干擾部分和有效部分分離,從而達(dá)到恢復(fù)信號(hào)的目的。本文從稀疏表示的角度對(duì)地震數(shù)據(jù)的缺失重構(gòu)、隨機(jī)噪聲去除和混采噪聲去除方法進(jìn)行研究。在稀疏表示的原理部分,本文主要介紹了固定基變換和字典學(xué)習(xí)。其中,對(duì)于固定基變換,主要研究了傅里葉變換、小波變換、Curvelet變換、Contourlet變化、Shearlet變換,并對(duì)各類固定基的恢復(fù)性能進(jìn)行分析。而在字典學(xué)習(xí)中,主要研究了K-奇異值分解（K-Singular Value Decomposition,KSVD）和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)緊標(biāo)架（Data-Driven Tight Frame,DDTF）,并對(duì)... 

【文章來(lái)源】：吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：89 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

模擬數(shù)據(jù)的傅里葉變換

采用圖 2.1 (a) 的模擬數(shù)據(jù)，圖2.2 (b) 為模擬數(shù)據(jù)的第一個(gè)地震道，圖 2.2 (c) 為圖 2.2 (b) 對(duì)應(yīng)的短時(shí)傅里葉變換系數(shù)，對(duì)模擬數(shù)據(jù)的全部地震道做短時(shí)傅里葉變換，得到的稀疏系數(shù)如圖 2.2 (d)所示。

使用的小波基為 Symlets (sym5)，圖 2.4 (b) 為模擬數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的小波稀疏系數(shù)，圖2.4 (c) 為 sym5 小波變換矩陣。(a) (b)(c)圖 2.4 模擬數(shù)據(jù)的小波變換(a) 模擬數(shù)據(jù)；(b) 稀疏系數(shù)；(c) sym5 小波變換矩陣小波變換在對(duì)一維信號(hào)進(jìn)行稀疏表示時(shí)擁有近乎最優(yōu)的效果，可以很好的捕獲一維信號(hào)中的點(diǎn)奇異特征，但是當(dāng)小波基擴(kuò)展到二維空間時(shí)，它只能夠描述信號(hào)在水平、垂直、對(duì)角方向的紋理特征，像一些曲線紋理的線奇異特征，并不能很好的捕獲，于是，人們?cè)谛〔ㄗ儞Q的基礎(chǔ)上做了改進(jìn)，提出了能夠?qū)π盘?hào)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于壓縮感知重構(gòu)算法和形態(tài)濾波的AMT近源干擾壓制（英文）[J]. 李廣,肖曉,湯井田,李晉,朱會(huì)杰,周聰,嚴(yán)發(fā)寶.  Applied Geophysics. 2017(04)
[2]基于壓縮感知重構(gòu)算法的大地電磁強(qiáng)干擾分離[J]. 湯井田,李廣,肖曉,李晉,周聰,朱會(huì)杰.  地球物理學(xué)報(bào). 2017 (09)
[3]基于Shearlet變換稀疏約束地震數(shù)據(jù)重建[J]. 馮飛,王征,劉成明,王德利.  石油物探. 2016(05)
[4]地震信號(hào)隨機(jī)噪聲壓制的雙樹(shù)復(fù)小波域雙變量方法[J]. 汪金菊,袁力,劉婉如,徐小紅.  地球物理學(xué)報(bào). 2016(08)
[5]形態(tài)分量分析框架下基于DCT與曲波字典組合的地震信號(hào)重建[J]. 周亞同,劉志峰,張志偉.  石油物探. 2015(05)
[6]一種基于MOD字典學(xué)習(xí)的圖像超分辨率重建新算法[J]. 鄒建成,張文婷.  圖學(xué)學(xué)報(bào). 2015(03)
[7]基于壓縮感知的Curvelet域聯(lián)合迭代地震數(shù)據(jù)重建[J]. 白蘭淑,劉伊克,盧回憶,王一博,常旭.  地球物理學(xué)報(bào). 2014(09)
[8]壓縮感知框架下基于K-奇異值分解字典學(xué)習(xí)的地震數(shù)據(jù)重建[J]. 周亞同,王麗莉,蒲青山.  石油地球物理勘探. 2014(04)
[9]混采數(shù)據(jù)分離中插值與去噪的同步處理[J]. 劉強(qiáng),韓立國(guó),李洪建.  地球物理學(xué)報(bào). 2014(05)
[10]基于迭代去噪的多源地震混合采集數(shù)據(jù)分離[J]. 韓立國(guó),譚塵青,呂慶田,張亞紅,鞏向博.  地球物理學(xué)報(bào). 2013(07)

碩士論文
[1]基于稀疏表示和字典學(xué)習(xí)的地震數(shù)據(jù)去噪研究[D]. 許德鑫.吉林大學(xué) 2016
[2]基于Shearlet變換的面波壓制[D]. 劉朝.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013
[3]基于Contourlet變換的疊前地震信號(hào)中規(guī)則噪聲的去除[D]. 高光.西南交通大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3602148