| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-30页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·论文选题依据与背景 | 第10-26页 |
| ·盲源分离与独立分量分析 | 第10-16页 |
| ·独立分量分析的数学基础 | 第16-26页 |
| ·论文相关领域研究现状与创新点 | 第26-28页 |
| ·论文研究内容 | 第28-30页 |
| 第二章 盲反褶积方法基本理论综述与分类 | 第30-41页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·盲反褶积方法分类 | 第30-40页 |
| ·两步法盲反褶积 | 第31-34页 |
| ·基于信息论的最小熵类盲反褶积方法 | 第34-36页 |
| ·基于贝叶斯反演框架的稀疏盲反褶积方法 | 第36-37页 |
| ·基于ICA理论的盲反褶积方法 | 第37-40页 |
| ·其他盲反褶积方法 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 基于贝叶斯反演框架的稀疏盲反褶积 | 第41-53页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·贝叶斯稀疏盲反褶积方法基本原理 | 第41-46页 |
| ·贝叶斯最大后验概率估计理论 | 第41-43页 |
| ·反射系数稀疏约束 | 第43-45页 |
| ·波阻抗约束 | 第45-46页 |
| ·循环迭代求解方案 | 第46-49页 |
| ·算法应用 | 第49-52页 |
| ·模型试算 | 第49-51页 |
| ·实例分析 | 第51-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于独立分量分析理论的盲反褶积 | 第53-86页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·独立分量分析算法 | 第53-61页 |
| ·主成分分析与数据预处理 | 第54-56页 |
| ·基于信息论的ICA算法 | 第56-61页 |
| ·基于负熵的Bussgang盲反褶积方法 | 第61-73页 |
| ·Bussgang类算法基本原理 | 第61-62页 |
| ·反射系数统计特性分析 | 第62-66页 |
| ·高斯混合模型参数的EM算法 | 第66-70页 |
| ·盲反褶积实现方案 | 第70-73页 |
| ·算法应用 | 第73-84页 |
| ·模型试算 | 第73-79页 |
| ·实例分析 | 第79-84页 |
| ·两类盲反褶积方法的比较分析 | 第84页 |
| ·本章小结 | 第84-86页 |
| 第五章 独立分量分析在地震信号处理领域中的应用初探 | 第86-97页 |
| ·引言 | 第86页 |
| ·ICA地震信号拓频技术 | 第86-88页 |
| ·ICA随机噪声衰减技术 | 第88-91页 |
| ·ICA随机噪声衰减 | 第88-89页 |
| ·地震信号ICA串联处理 | 第89-91页 |
| ·盲源地震属性优化技术 | 第91-95页 |
| ·地震属性预处理 | 第92-93页 |
| ·地震属性优化选择 | 第93-95页 |
| ·小结 | 第95-97页 |
| 结论 | 第97-101页 |
| 参考文献 | 第101-107页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第107-108页 |
| 致谢 | 第108页 |