| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-18页 |
| 1.2.1 稀疏编码理论研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.2 稀疏编码应用研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3 本文主要工作与贡献 | 第18页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第18-20页 |
| 第二章 相关理论 | 第20-31页 |
| 2.1 张量基本知识 | 第20-23页 |
| 2.2 稀疏编码理论 | 第23-29页 |
| 2.2.1 稀疏表示模型 | 第23-25页 |
| 2.2.2 稀疏分解问题 | 第25-26页 |
| 2.2.3 稀疏分解算法 | 第26-28页 |
| 2.2.4 压缩感知数据重构 | 第28-29页 |
| 2.3 张量稀疏编码 | 第29-30页 |
| 2.3.1 字典学习 | 第29页 |
| 2.3.2 张量字典学习 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于张量联合稀疏编码的地震道插值方法 | 第31-54页 |
| 3.1 问题描述及模型 | 第31-34页 |
| 3.1.1 地震道空间采样 | 第31-32页 |
| 3.1.2 地震道插值 | 第32-33页 |
| 3.1.3 基于压缩感知的地震道插值 | 第33-34页 |
| 3.2 构建稀疏同构字典 | 第34-42页 |
| 3.2.1 联合字典学习模型 | 第34-37页 |
| 3.2.2 张量稀疏系数学习 | 第37-40页 |
| 3.2.3 张量字典的学习 | 第40-42页 |
| 3.3 地震道插值重构 | 第42-45页 |
| 3.4 实验仿真及分析 | 第45-53页 |
| 3.4.1 地震道插值的评价标准 | 第45-46页 |
| 3.4.2 实际工区试验 | 第46-52页 |
| 3.4.3 影响重构效果的几个因素 | 第52-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 基于张量相干约束字典学习的地震数据去噪方法 | 第54-78页 |
| 4.1 基于张量相干约束字典学习的地震数据去噪模型 | 第54-58页 |
| 4.1.1 地震数据稀疏表示去噪模型 | 第54-55页 |
| 4.1.2 相干约束稀疏近似 | 第55-56页 |
| 4.1.3 张量相干约束地震数据去噪 | 第56-58页 |
| 4.2 张量相干匹配追踪算法求解张量稀疏系数 | 第58-62页 |
| 4.2.1 张量相干匹配追踪算法 | 第58-61页 |
| 4.2.2 推导出理想的相干阈值 | 第61-62页 |
| 4.3 K-TSVD算法求解张量字典 | 第62-65页 |
| 4.3.1 张量奇异值分解 | 第62-64页 |
| 4.3.2 K-TSVD字典学习算法 | 第64-65页 |
| 4.4 实验仿真及分析 | 第65-77页 |
| 4.4.1 地震数据去噪的评价标准 | 第65-66页 |
| 4.4.2 理论模型试验 | 第66-72页 |
| 4.4.3 实际工区试验 | 第72-77页 |
| 4.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 第五章 结论 | 第78-80页 |
| 5.1 工作总结 | 第78-79页 |
| 5.2 工作展望 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-87页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第87页 |