基于自适应滤波技术的地震数据有效信息恢复研究
| 摘要 | 第4-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-19页 |
| 1.2.1 自适应滤波的研究进展 | 第14-15页 |
| 1.2.2 数据重建的研究进展 | 第15-17页 |
| 1.2.3 层间多次波的压制研究进展 | 第17-19页 |
| 1.3 论文研究内容及创新点 | 第19-23页 |
| 1.3.1 论文结构和研究内容 | 第19-21页 |
| 1.3.2 论文主要创新点 | 第21-23页 |
| 第2章 自适应滤波器的基本理论 | 第23-47页 |
| 2.1 自适应滤波器回顾 | 第26-33页 |
| 2.1.1 预测误差滤波器的输出为白谱 | 第29页 |
| 2.1.2 预测误差滤波器输出为白谱的证明 | 第29-31页 |
| 2.1.3 间隔预测误差滤波器的输出数据为非白谱 | 第31页 |
| 2.1.4 加权误差滤波器 | 第31-33页 |
| 2.2 自适应预测（误差）滤波器 | 第33-38页 |
| 2.2.1 自适应预测滤波器估计 | 第34-36页 |
| 2.2.2 自适应预测滤波器的结构 | 第36-38页 |
| 2.3 流预测滤波器 | 第38-44页 |
| 2.4 本章小结 | 第44-47页 |
| 第3章 基于自适应预测滤波的地震数据重建方法 | 第47-67页 |
| 3.1 虚拟一次波构建 | 第47-53页 |
| 3.2 基于自适应预测误差滤波器的数据重建 | 第53-59页 |
| 3.2.1 自适应预测误差滤波器估计 | 第54-55页 |
| 3.2.2 近炮检距缺失数据重建 | 第55-58页 |
| 3.2.3 噪声的适应能力 | 第58-59页 |
| 3.3 流预测滤波插值方法 | 第59-66页 |
| 3.3.1 流预测滤波器数据重建原理 | 第60-61页 |
| 3.3.2 简单理论模型试验 | 第61-63页 |
| 3.3.3 Sigsbee2B模型分析 | 第63-66页 |
| 3.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第4章 基于自适应匹配滤波的层间多次波压制方法 | 第67-87页 |
| 4.1 多次波的类型 | 第67-70页 |
| 4.2 层间多次波的预测理论基础 | 第70-74页 |
| 4.2.1 虚同相轴构建方法 | 第70-72页 |
| 4.2.2 层间多次波预测 | 第72-73页 |
| 4.2.3 预测层间多次波的迭代方式 | 第73-74页 |
| 4.3 非平稳自适应匹配滤波 | 第74-78页 |
| 4.4 理论模型测试 | 第78-86页 |
| 4.4.1 水平层状模型 | 第78-83页 |
| 4.4.2 复杂盐丘体模型 | 第83-86页 |
| 4.5 本章小结 | 第86-87页 |
| 第5章 实际数据处理 | 第87-97页 |
| 5.1 基于自适应预测误差滤波器的数据重建 | 第87-90页 |
| 5.2 基于流预测滤波器的数据重建 | 第90-94页 |
| 5.3 层间多次波的压制 | 第94-95页 |
| 5.4 本章小结 | 第95-97页 |
| 第6章 结论与展望 | 第97-101页 |
| 6.1 结论 | 第97-99页 |
| 6.2 展望 | 第99-101页 |
| 附录A 整形正则化 | 第101-105页 |
| 参考文献 | 第105-113页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第113-115页 |
| 致谢 | 第115页 |
