基于稀疏表示理论的地震信号处理方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 创新点摘要 | 第9-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-20页 |
| 1.2.1 地震数据稀疏表示应用现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 地震资料噪声压制发展现状 | 第17页 |
| 1.2.3 地震数据插值重建发展现状 | 第17-18页 |
| 1.2.4 盲反褶积与盲反演发展现状 | 第18-20页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第20-22页 |
| 第二章 稀疏表示及稀疏变换基础 | 第22-47页 |
| 2.1 稀疏表示相关概念 | 第22-25页 |
| 2.1.1 稀疏信号的定义 | 第22-23页 |
| 2.1.2 原子和字典 | 第23页 |
| 2.1.3 可压缩信号 | 第23-24页 |
| 2.1.4 最优字典 | 第24页 |
| 2.1.5 框架和紧框架 | 第24-25页 |
| 2.2 形态分量分析 | 第25页 |
| 2.3 压缩采样理论 | 第25-26页 |
| 2.4 从傅里叶变换到小波变换 | 第26-31页 |
| 2.4.1 窗口傅立叶变换 | 第26页 |
| 2.4.2 连续小波变换 | 第26-27页 |
| 2.4.3 一维离散小波变换 | 第27-30页 |
| 2.4.4 二维离散小波变换 | 第30-31页 |
| 2.5 从小波变换到过完备表示 | 第31-32页 |
| 2.6 冗余小波变换 | 第32-39页 |
| 2.6.1 非抽样小波变换 | 第32-35页 |
| 2.6.2 双树复小波变换 | 第35-39页 |
| 2.7 曲波变换基本原理 | 第39-45页 |
| 2.7.1 二维连续曲波变换 | 第40-42页 |
| 2.7.2 二维离散曲波变换 | 第42-45页 |
| 2.8 局部离散余弦变换 | 第45-46页 |
| 2.9 本章小结 | 第46-47页 |
| 第三章 稀疏性度量及稀疏反演问题 | 第47-64页 |
| 3.1 信号稀疏程度的度量 | 第47-51页 |
| 3.1.1 l_p范数 | 第47-48页 |
| 3.1.2 稀疏因子 | 第48-49页 |
| 3.1.3 相对重构误差 | 第49页 |
| 3.1.4 广义高斯概率密度参数 | 第49-51页 |
| 3.2 地震信号处理中的典型问题 | 第51-52页 |
| 3.3 稀疏性正则化的线性反演问题 | 第52-53页 |
| 3.4 稀疏性正则化的反演问题的解 | 第53-60页 |
| 3.4.1 逼近算子及其计算 | 第53-56页 |
| 3.4.2 单调算子分裂算法 | 第56-57页 |
| 3.4.3 稀疏性约束问题的解 | 第57-58页 |
| 3.4.4 保真性约束问题的解 | 第58-59页 |
| 3.4.5 迭代软阈值算法 | 第59-60页 |
| 3.4.6 迭代硬阈值算法 | 第60页 |
| 3.5 稀疏分解算法的性能比较 | 第60-63页 |
| 3.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 第四章 基于形态分量分析的地震噪声压制方法 | 第64-97页 |
| 4.1 稀疏表示随机噪声压制原理 | 第64-67页 |
| 4.2 基于 MCA 的随机噪声压制方法 | 第67-79页 |
| 4.2.1 去噪问题的目标函数 | 第67-68页 |
| 4.2.2 目标函数的求解方法 | 第68-69页 |
| 4.2.3 稀疏字典的选择 | 第69-70页 |
| 4.2.4 模型数据测试 | 第70-72页 |
| 4.2.5 实际资料处理 | 第72-79页 |
| 4.3 基于 MCA 的面波压制方法 | 第79-90页 |
| 4.3.1 含面波单炮记录模型 | 第80页 |
| 4.3.2 目标函数及求解方法 | 第80-81页 |
| 4.3.3 稀疏字典的选择 | 第81-82页 |
| 4.3.4 模型数据测试 | 第82-85页 |
| 4.3.5 实际资料处理 | 第85-90页 |
| 4.4 基于 MCA 的成像噪声压制方法 | 第90-96页 |
| 4.4.1 逆时偏移噪声产生机制 | 第91-92页 |
| 4.4.2 基于 MCA 的成像噪声压制方法 | 第92页 |
| 4.4.3 稀疏字典的选择 | 第92-93页 |
| 4.4.4 模型数据测试 | 第93-96页 |
| 4.5 本章小结 | 第96-97页 |
| 第五章 基于稀疏表示的地震数据重建方法 | 第97-124页 |
| 5.1 稀疏表示地震数据重建原理 | 第97-100页 |
| 5.2 基于 MCA 的地震数据重建方法 | 第100-109页 |
| 5.2.1 目标函数及求解方法 | 第100-101页 |
| 5.2.2 稀疏字典的选择 | 第101页 |
| 5.2.3 模型数据测试 | 第101-103页 |
| 5.2.4 实际资料处理 | 第103-109页 |
| 5.3 基于 DTCWT2D 的三维插值重建方法 | 第109-116页 |
| 5.3.1 三维数据空间插值策略 | 第109页 |
| 5.3.2 目标函数及求解方法 | 第109页 |
| 5.3.3 稀疏字典的选择 | 第109-111页 |
| 5.3.4 实际资料处理 | 第111-116页 |
| 5.4 稀疏重建单频噪声压制方法 | 第116-123页 |
| 5.4.1 陷波法压制单频噪声的缺点 | 第116-118页 |
| 5.4.2 稀疏重建单频噪声压制策略 | 第118-119页 |
| 5.4.3 模型数据测试 | 第119-121页 |
| 5.4.4 实际资料处理 | 第121-123页 |
| 5.5 本章小结 | 第123-124页 |
| 第六章 地震盲反褶积及反射系数反演方法 | 第124-163页 |
| 6.1 广义高斯分布地震盲反褶积方法 | 第124-136页 |
| 6.1.1 Bussgang 算法基本原理 | 第124-125页 |
| 6.1.2 反射系数广义高斯分布模型 | 第125-126页 |
| 6.1.3 目标函数的建立 | 第126页 |
| 6.1.4 反褶积算子的求解 | 第126-127页 |
| 6.1.5 广义高斯分布模型的参数估计 | 第127-128页 |
| 6.1.6 基于 GGD 的地震盲反褶积算法 | 第128-129页 |
| 6.1.7 模型数据测试 | 第129-131页 |
| 6.1.8 实际资料处理 | 第131-136页 |
| 6.2 匹配追踪煤层强反射分离方法 | 第136-140页 |
| 6.2.1 匹配追踪稀疏分解 | 第136页 |
| 6.2.2 贪婪匹配追踪算法 | 第136-137页 |
| 6.2.3 煤层强反射分离原理 | 第137页 |
| 6.2.4 实际资料处理 | 第137-140页 |
| 6.3 匹配追踪反射系数反演方法 | 第140-146页 |
| 6.3.1 匹配追踪反射系数反演算法 | 第141-142页 |
| 6.3.2 相邻反射系数的可恢复间距 | 第142-145页 |
| 6.3.3 模型数据测试 | 第145-146页 |
| 6.4 基追踪地震反射系数反演方法 | 第146-162页 |
| 6.4.1 基追踪稀疏分解 | 第146页 |
| 6.4.2 基追踪反射系数反演算法 | 第146-147页 |
| 6.4.3 模型数据测试 | 第147页 |
| 6.4.4 实际单道数据测试 | 第147-149页 |
| 6.4.5 稀疏字典的选择 | 第149-151页 |
| 6.4.6 实际三维数据处理 | 第151-156页 |
| 6.4.7 基追踪叠后盲反演方法 | 第156-162页 |
| 6.5 本章小结 | 第162-163页 |
| 第七章 结论与认识 | 第163-165页 |
| 参考文献 | 第165-184页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第184-185页 |
| 致谢 | 第185-186页 |
| 作者简介 | 第186页 |
