| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题背景和意义 | 第7页 |
| ·研究现状和应用前景 | 第7-8页 |
| ·本文的主要工作和内容安排 | 第8-11页 |
| 2 高密点地震数据处理相关知识介绍 | 第11-19页 |
| ·地震勘探基础 | 第11-13页 |
| ·地震勘探概念 | 第11页 |
| ·地震勘探原理 | 第11-13页 |
| ·高密点地震勘探技术 | 第13-14页 |
| ·高密点地震数据的处理 | 第14-19页 |
| ·高密点地震数据处理流程 | 第14-15页 |
| ·高密点地震数据的显示 | 第15-19页 |
| 3 废道识别算法研究 | 第19-24页 |
| ·高密点地震数据中废道的基本概念 | 第19页 |
| ·高密点地震数据中废道的特点 | 第19-20页 |
| ·废道识别常见方法 | 第20-23页 |
| ·人工识别方法 | 第20页 |
| ·半人工识别 | 第20页 |
| ·自动识别 | 第20-23页 |
| ·存在的问题和改进方法 | 第23-24页 |
| 4 使用模式识别的方法进行废道识别 | 第24-45页 |
| ·基础知识介绍 | 第24-29页 |
| ·模式识别简介 | 第24页 |
| ·聚类分析简介 | 第24-27页 |
| ·主成分分析(Principal Component Analysis,PCA) | 第27-29页 |
| ·基于加权聚类的废道识别算法 | 第29-37页 |
| ·基于加权聚类的废道识别算法介绍 | 第29-34页 |
| ·实验结果 | 第34-37页 |
| ·基于PCA的废道自动识别算法 | 第37-45页 |
| ·基于PCA的废道自动识别算法介绍 | 第37-40页 |
| ·实验结果 | 第40-45页 |
| 5 初至波拾取算法研究 | 第45-58页 |
| ·初至波的基本概念 | 第45页 |
| ·初至拾取算法简介 | 第45-47页 |
| ·常用的初至拾取方法 | 第47-51页 |
| ·能量比值法 | 第47-48页 |
| ·约束初至拾取法 | 第48-49页 |
| ·神经网络法 | 第49-50页 |
| ·数字图像处理法 | 第50-51页 |
| ·基于小波变换的初至波自动拾取方法 | 第51页 |
| ·存在的问题和改进方法 | 第51-58页 |
| ·存在的问题 | 第52页 |
| ·改进方法 | 第52-55页 |
| ·实验结果 | 第55-58页 |
| 6 结论 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |