| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 前言 | 第10-16页 |
| ·选题依据 | 第10-11页 |
| ·地震子波估计和反褶积方法研究现状 | 第11-14页 |
| ·地震子波估计方法研究现状 | 第11-13页 |
| ·地震反褶积方法研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文的基本研究思路和研究内容 | 第14-15页 |
| ·主要创新点 | 第15页 |
| ·理论意义和实际应用价值 | 第15-16页 |
| 2 地震反褶积和子波估计 | 第16-39页 |
| ·最小平方反褶积 | 第16-20页 |
| ·最小平方滤波 | 第16-17页 |
| ·最小平方滤波因子的求解 | 第17-18页 |
| ·最小平方反褶积（脉冲反褶积）原理 | 第18-20页 |
| ·最大熵反褶积 | 第20-25页 |
| ·最大熵反褶积原理 | 第20-24页 |
| ·最大熵子波反褶积的实现步骤 | 第24-25页 |
| ·同态反褶积 | 第25-28页 |
| ·同态反褶积原理 | 第25-26页 |
| ·希尔伯特变换子波反褶积 | 第26-28页 |
| ·子波估计 | 第28-33页 |
| ·地震子波 | 第28-29页 |
| ·基于二阶谱因式分解提取最小相位地震子波的几种方法 | 第29-33页 |
| ·地震反褶积与子波估计数值算例 | 第33-39页 |
| ·模拟算例 | 第33-35页 |
| ·实际二维剖面算例 | 第35-39页 |
| 3 基于高阶统计量实现非最小相位子波和反射系数估计 | 第39-65页 |
| ·高阶统计量方法的理论基础 | 第39-50页 |
| ·特征函数 | 第39-40页 |
| ·高阶统计量的定义 | 第40-45页 |
| ·高阶矩和高阶累积量的转换关系 | 第45-46页 |
| ·高斯过程的高阶矩和高阶累积量 | 第46-48页 |
| ·高阶矩和高阶累积量的性质 | 第48-50页 |
| ·高阶谱非最小相位子波提取方法及在反褶积中的应用 | 第50-61页 |
| ·基于高阶谱的地震子波估计方法的提出 | 第50页 |
| ·基于高阶谱的地震子波估计方法的研究思路 | 第50-51页 |
| ·基于高阶谱的地震子波估计方法原理 | 第51-60页 |
| ·基于高阶谱（双谱）的地震子波估计 | 第60-61页 |
| ·基于高阶谱（双谱）地震反褶积 | 第61页 |
| ·数值算例 | 第61-65页 |
| ·模拟算例 | 第61-63页 |
| ·实际二维剖面算例 | 第63-65页 |
| 4 基于独立变量分析同时实现地震反射系数和子波估计 | 第65-97页 |
| ·独立变量分析问题描述 | 第65-66页 |
| ·独立变量分析的定义及其线性模型 | 第66-67页 |
| ·独立变量分析的假设和约束条件及解混模型 | 第67-68页 |
| ·独立变量分析算法的性能指标 | 第68-69页 |
| ·独立变量分析的实现原理 | 第69-72页 |
| ·互信息最小化目标函数 | 第69-70页 |
| ·信息传输最大化或负熵最大化目标函数 | 第70-71页 |
| ·独立变量分析的最大似然目标函数 | 第71-72页 |
| ·数据的预处理 | 第72-73页 |
| ·快速ICA（FASTICA）算法 | 第73-77页 |
| ·基于ICA 算法同时实现地震反射系数和子波估计 | 第77-91页 |
| ·地震盲反褶积ICA 模型的建立 | 第77-79页 |
| ·基于ICA 算法实现地震盲反褶积的原理 | 第79-82页 |
| ·基于ICA 算法的地震盲反褶积的数值算例 | 第82-91页 |
| ·基于ICA 的同态盲反褶积 | 第91-97页 |
| ·基于ICA 的同态盲反褶积的原理和步骤 | 第91-93页 |
| ·基于ICA 的同态反褶积的数值算例 | 第93-97页 |
| 5 结论与建议 | 第97-99页 |
| 参考文献 | 第99-104页 |
| 致谢 | 第104-105页 |
| 个人简历 | 第105页 |
| 发表的学术论文 | 第105页 |
