| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-22页 |
| ·问题提出的背景及研究意义 | 第9-11页 |
| ·问题提出的背景 | 第9-10页 |
| ·问题的研究意义 | 第10-11页 |
| ·地震勘探技术简介 | 第11-15页 |
| ·地震勘探原理简介 | 第12-13页 |
| ·地震勘探生产工作 | 第13页 |
| ·地震勘探术语解释 | 第13-14页 |
| ·地震勘探信号中的噪声 | 第14-15页 |
| ·独立分量分析的研究现状 | 第15-17页 |
| ·本文主要研究内容及创新点 | 第17-19页 |
| ·主要研究内容 | 第17-18页 |
| ·创新点 | 第18页 |
| ·本文技术路线 | 第18-19页 |
| ·本文结构框架 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第2章 独立分量分析的基本理论 | 第22-41页 |
| ·盲源分离与独立分量分析 | 第22-23页 |
| ·独立分量分析的基本原理 | 第23-25页 |
| ·ICA 数学模型 | 第23页 |
| ·ICA 前提假设条件 | 第23-24页 |
| ·ICA 问题的不确定性分析 | 第24-25页 |
| ·信号预处理 | 第25-26页 |
| ·零均值化 | 第25页 |
| ·白化 | 第25-26页 |
| ·独立分量分析的优化判据 | 第26-32页 |
| ·互信息极小化 | 第27-28页 |
| ·负熵最大化 | 第28-30页 |
| ·极大似然判据 | 第30-31页 |
| ·高阶统计量方法 | 第31-32页 |
| ·独立分量分析优化算法 | 第32-39页 |
| ·极大峰度法 | 第32-34页 |
| ·特征矩阵的联合近似对角化法（JADE） | 第34-35页 |
| ·Informax 算法及其扩展算法 | 第35-37页 |
| ·FastICA 方法 | 第37-39页 |
| ·分离效果的检验方法 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第3章 基于独立分量分析的随机噪声盲分离技术 | 第41-55页 |
| ·适用条件分析 | 第41-42页 |
| ·含噪信号盲分离模型的建立 | 第42-43页 |
| ·随机噪声盲分离算法设计 | 第43-49页 |
| ·预处理方法改进 | 第43-45页 |
| ·适应地震勘探信号降噪处理的 FastICA 算法步骤 | 第45-49页 |
| ·ICA 固有不确定性问题的解决方案 | 第49-51页 |
| ·随机噪声盲分离实现步骤 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 随机噪声盲分离试验及结果分析 | 第55-62页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第55-57页 |
| ·实际地震资料的处理及结果分析 | 第57-59页 |
| ·低信噪比地震资料处理及结果分析 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62-63页 |
| ·展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读学位期间取得学术成果 | 第69页 |