| 致谢 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第19-35页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第19-20页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第20-32页 |
| 1.3 论文研究内容及组织结构 | 第32-34页 |
| 1.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 2 微震信号压缩感知研究基础 | 第35-52页 |
| 2.1 向量空间 | 第35-37页 |
| 2.2 压缩感知理论框架 | 第37-39页 |
| 2.3 稀疏性及观测矩阵基本定义 | 第39-40页 |
| 2.4 信号重构理论及算法 | 第40-43页 |
| 2.5 微震信号采集模型及稀疏化特点 | 第43-51页 |
| 2.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 3 微震信号自适应稀疏表示 | 第52-70页 |
| 3.1 稀疏表示质量评价 | 第52-53页 |
| 3.2 自适应软阈值离散傅里叶变换 | 第53-63页 |
| 3.3 基于先验信息及自回归模型的微震信号自适应稀疏表示 | 第63-65页 |
| 3.4 实验分析 | 第65-69页 |
| 3.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 4 基于伪随机序列的微震信号托普利兹观测矩阵构造 | 第70-92页 |
| 4.1 观测矩阵准则 | 第70-72页 |
| 4.2 观测矩阵及性能分析 | 第72-77页 |
| 4.3 基于Gold序列的托普利兹观测矩阵 | 第77-79页 |
| 4.4 基于混沌序列的托普利兹观测矩阵 | 第79-88页 |
| 4.5 质量评价与数据分析 | 第88-90页 |
| 4.6 本章小结 | 第90-92页 |
| 5 基于初至波时刻提取及信号对齐的微震信号压缩感知 | 第92-113页 |
| 5.1 微震信号初至波及时空相关性 | 第92-99页 |
| 5.2 基于初至波时刻提取与信号对齐的微震信号压缩感知 | 第99-108页 |
| 5.3 实验分析 | 第108-112页 |
| 5.4 本章小结 | 第112-113页 |
| 6 基于烟花算法优化的稀疏微震信号欠定盲源分离 | 第113-132页 |
| 6.1 盲源信号分离 | 第113-116页 |
| 6.2 微震信号混合及分离模型 | 第116-118页 |
| 6.3 基于烟花算法优化的稀疏微震信号欠定盲源分离 | 第118-126页 |
| 6.4 盲源分离评价指标及实验分析 | 第126-131页 |
| 6.5 本章小结 | 第131-132页 |
| 7 总结与展望 | 第132-135页 |
| 7.1 论文完成工作 | 第132-133页 |
| 7.2 后续工作展望 | 第133-135页 |
| 参考文献 | 第135-150页 |
| 作者简历 | 第150-153页 |
| 学位论文数据集 | 第153页 |
