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基于三维稀疏变换域的地震数据去噪方法研究

论文摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-15页
    1.1 论文研究的背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
    1.3 论文研究内容和创新点第13-15页
第2章 基于滤波的去噪方法第15-23页
    2.1 中值滤波去噪法第15页
    2.2 F-K滤波去噪法第15-17页
    2.3 F-X域预测滤波去噪法第17-18页
    2.4 计算实例第18-23页
        2.4.1 理论模型计算第18-20页
        2.4.2 实测数据计算实例第20-23页
第3章 基于稀疏变换的去噪方法第23-47页
    3.0 稀疏反演的背景第23-24页
    3.1 傅里叶变换第24-27页
        3.1.1 连续傅里叶变换第24页
        3.1.2 离散傅里叶变换第24-25页
        3.1.3 短时傅里叶变换第25-27页
    3.2 小波变换第27-32页
        3.2.1 连续小波变换第27-29页
        3.2.2 常见的小波变换基函数第29-31页
        3.2.3 离散小波变换第31-32页
    3.3 Curvelet 变换第32-37页
        3.3.1 第一代 Curvelet 变换第32页
        3.3.2 第二代连续 Curvelet 变换第32-34页
        3.3.3 离散 Curvelet 变换第34-37页
    3.4 基于稀疏变换的去噪理论第37-39页
        3.4.1 基于稀疏变换去噪的理论基础第37-38页
        3.4.2 阈值迭代算法第38-39页
    3.5 计算实例第39-47页
        3.5.1 稀疏性研究第39-42页
        3.5.2 理论模型计算实例第42-43页
        3.5.3 实测数据计算实例第43-47页
第4章 基于三维稀疏变换的随机噪声压制第47-64页
    4.1 基于 3D Curvelet 变换的去噪算法第47-51页
        4.1.1 连续 3D Curvelet 变换第47-48页
        4.1.2 离散 3D Curvelet 变换第48-51页
    4.2 基于 2D Curvelet 变换的多炮数据去噪方法第51-52页
    4.3 基于 3D Shearlet 变换的去噪方法第52-57页
        4.3.1 连续 3D Shearlet 变换第52-55页
        4.3.2 离散 3D Shearlet 变换第55-57页
    4.4 计算实例第57-64页
        4.4.1 理论模型计算实例第57-61页
        4.4.2 实测数据计算实例第61-64页
第5章 结论第64-65页
参考文献第65-69页
作者简介及在读期间取得的科研成果第69-70页
致谢第70页

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