| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 地震勘探随机噪声压制的意义及其研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 粒子滤波及其发展状况 | 第12-14页 |
| 1.3 研究内容及章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 贝叶斯框架下的非线性滤波 | 第16-38页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 贝叶斯理论及滤波方法 | 第16-22页 |
| 2.2.1 递归贝叶斯估计理论 | 第16-19页 |
| 2.2.2 贝叶斯滤波方法 | 第19-22页 |
| 2.3 蒙特卡洛方法 | 第22-24页 |
| 2.4 粒子滤波方法 | 第24-30页 |
| 2.4.1 贝叶斯重要性采样 | 第24-26页 |
| 2.4.2 序贯重要性采样 | 第26页 |
| 2.4.3 重采样 | 第26-28页 |
| 2.4.4 标准粒子滤波算法 | 第28-30页 |
| 2.5 仿真实验及分析 | 第30-37页 |
| 2.5.1 粒子滤波状态估计仿真 | 第30-34页 |
| 2.5.2 粒子滤波信号降噪仿真 | 第34-37页 |
| 2.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 基于 EMD 的粒子滤波压制地震勘探随机噪声算法 | 第38-52页 |
| 3.1 引言 | 第38页 |
| 3.2 建立地震记录状态空间模型 | 第38-39页 |
| 3.3 退化问题 | 第39-44页 |
| 3.3.1 重要性概率密度函数 | 第40-41页 |
| 3.3.2 重采样方法的选取 | 第41-44页 |
| 3.4 基于 EMD 的粒子滤波 | 第44-49页 |
| 3.4.1 EMD 思想的引入 | 第44-46页 |
| 3.4.2 基于 EMD 的粒子滤波算法 | 第46-49页 |
| 3.5 基于 EMD 的粒子滤波压制地震勘探随机噪声算法(EPF) | 第49-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-52页 |
| 第4章 仿真实验及实际地震资料处理 | 第52-66页 |
| 4.1 模拟地震记录仿真实验 | 第52-61页 |
| 4.1.1 建立地震信号模拟模型 | 第52-53页 |
| 4.1.2 正演实验 | 第53-61页 |
| 4.2 实际地震数据处理 | 第61-64页 |
| 4.2.1 实际地震资料处理流程 | 第61-62页 |
| 4.2.2 实际地震数据处理结果 | 第62-64页 |
| 4.3 本章小结 | 第64-66页 |
| 第5章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 5.1 总结 | 第66-67页 |
| 5.2 展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 导师及作者简介及硕士期间参加的科研项目 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76页 |