| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 前言 | 第9-15页 |
| ·课题的来源及研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·独立分量分析技术 | 第10-11页 |
| ·石油勘探地震资料去噪技术 | 第11-13页 |
| ·存在的问题 | 第13页 |
| ·论文的研究内容与安排 | 第13-15页 |
| 第2章 独立分量分析的基本理论 | 第15-28页 |
| ·独立分量分析的基本概述 | 第15-17页 |
| ·ICA的数学模型 | 第15-16页 |
| ·ICA预处理 | 第16-17页 |
| ·独立分量分析的独立性判据 | 第17-20页 |
| ·互信息极小化判据 | 第17-18页 |
| ·极大似然判据 | 第18-19页 |
| ·非高斯程度极大化判据 | 第19-20页 |
| ·典型的无噪独立分量分析算法 | 第20-23页 |
| ·极大似然估计算法 | 第20-22页 |
| ·基于负熵的Fast ICA算法 | 第22-23页 |
| ·典型的含噪独立分量分析算法 | 第23-28页 |
| ·基于极大似然偏差去除的自然梯度ICA算法 | 第23-25页 |
| ·基于高斯矩的含噪Fast ICA算法 | 第25-28页 |
| 第3章 MLBR-FICA算法及其在常规地震资料去噪中的应用 | 第28-41页 |
| ·常规地震 | 第28-30页 |
| ·地震子波 | 第28-29页 |
| ·人工地震波 | 第29-30页 |
| ·基于极大似然偏差去除的FastICA算法 | 第30-36页 |
| ·基本原理 | 第30-32页 |
| ·仿真实验 | 第32-36页 |
| ·常规地震资料处理 | 第36-40页 |
| ·模型试算 | 第36-38页 |
| ·实际资料处理 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 LSNR-NICA算法及其在微地震资料去噪中的应用 | 第41-59页 |
| ·微地震 | 第41-43页 |
| ·微地震监测技术 | 第41-42页 |
| ·微地震信号特点 | 第42-43页 |
| ·微地震模型 | 第43页 |
| ·一种低信噪比下的含噪独立分量分析算法 | 第43-52页 |
| ·基本原理 | 第43-48页 |
| ·仿真实验 | 第48-52页 |
| ·微地震资料处理 | 第52-58页 |
| ·模型试算 | 第52-54页 |
| ·实际资料处理 | 第54-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |