| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·盲源分离的背景及意义 | 第10-11页 |
| ·研究历史与现状 | 第11-14页 |
| ·主要内容及章节安排 | 第14-16页 |
| ·主要内容 | 第14-15页 |
| ·章节安排 | 第15-16页 |
| 第二章 盲源分离的基本理论 | 第16-27页 |
| ·数学基础 | 第16-24页 |
| ·概率理论 | 第16-19页 |
| ·信息理论 | 第19-21页 |
| ·高阶统计量 | 第21-24页 |
| ·盲源分离的模型及分类 | 第24-26页 |
| ·盲源分离的混合模型 | 第24-25页 |
| ·盲源分离模型的分类 | 第25-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第三章 地震盲反褶积算法研究及应用 | 第27-43页 |
| ·褶积混合问题 | 第27-28页 |
| ·地震盲反褶积方法简介 | 第28-32页 |
| ·基于高阶累积量的盲反褶积 | 第28-29页 |
| ·基于贝叶斯理论的盲反褶积 | 第29-30页 |
| ·基于信息论的盲反褶积 | 第30-31页 |
| ·基于 ICA 理论的盲反褶积 | 第31-32页 |
| ·基于 PCG 方法的地震盲反褶积 | 第32-42页 |
| ·稀疏反演方法 | 第33-35页 |
| ·预条件共轭梯度（PCG）法 | 第35-36页 |
| ·算法的实现 | 第36-38页 |
| ·实例分析 | 第38-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于 BSS 的地震去噪算法研究及应用 | 第43-64页 |
| ·线性瞬时盲源分离的模型 | 第43-45页 |
| ·基本假设 | 第43-44页 |
| ·不确定性 | 第44-45页 |
| ·线性盲源分离的方法 | 第45-51页 |
| ·最大非高斯估计方法 | 第45-48页 |
| ·基于信息论的估计方法 | 第48-51页 |
| ·其他估计方法 | 第51页 |
| ·基于 FastICA 的地震去噪方法 | 第51-63页 |
| ·数据的预处理 | 第52-53页 |
| ·目标函数 | 第53-54页 |
| ·算法的实现 | 第54-55页 |
| ·不确定性的解决 | 第55-58页 |
| ·实例分析 | 第58-63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 第五章 基于 BSS 的地震弱信号分离算法研究及应用 | 第64-83页 |
| ·稀疏信号 | 第64-66页 |
| ·稀疏信号的定义 | 第64-65页 |
| ·信号稀疏性的度量 | 第65-66页 |
| ·欠定盲源分离的方法 | 第66-71页 |
| ·FOCUSS 算法 | 第66-67页 |
| ·贝叶斯算法 | 第67-68页 |
| ·两步法 | 第68-71页 |
| ·基于 BSS 的地震弱信号分离 | 第71-82页 |
| ·混叠模型的建立 | 第71-72页 |
| ·地震弱信号分离策略 | 第72-73页 |
| ·算法实现 | 第73-75页 |
| ·实例分析 | 第75-82页 |
| ·小结 | 第82-83页 |
| 认识与建议 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第89-90页 |
| 致谢 | 第90页 |