| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 创新点摘要 | 第6-9页 |
| 绪论 | 第9-14页 |
| 0.1 选题目的及意义 | 第9-10页 |
| 0.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 0.3 本文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第一章 基于反泄漏傅里叶变换的地震数据重建算法 | 第14-37页 |
| 1.1 研究背景 | 第14页 |
| 1.2 不规则地震数据的类型及谱泄漏 | 第14-17页 |
| 1.2.1 不规则地震数据的三种类型 | 第14-16页 |
| 1.2.2 频谱泄漏现象 | 第16-17页 |
| 1.3 常规傅里叶变换与反泄漏傅里叶变换 | 第17-20页 |
| 1.3.1 离散傅里叶变换 | 第17-18页 |
| 1.3.2 反泄漏傅里叶变换 | 第18-20页 |
| 1.4 反泄漏傅里叶变换算法优化 | 第20-29页 |
| 1.4.1 反泄漏傅里叶变换权值求取 | 第20-22页 |
| 1.4.2 波数域优化方法策略 | 第22-24页 |
| 1.4.3 分块采样原则 | 第24-27页 |
| 1.4.4 非规则快速傅里叶变换 | 第27-29页 |
| 1.5 基于hadoop生态圈下的大数据运算 | 第29-37页 |
| 1.5.1 hadoop生态圈产品介绍 | 第29-33页 |
| 1.5.2 mapreduce运算矩阵相乘问题 | 第33-37页 |
| 第二章 基于GPU/CPU协同并行加速技术的反泄漏算法 | 第37-48页 |
| 2.1 GPU/CPU协同并行加速技术 | 第37-39页 |
| 2.2 基于CUDA编程语言得架构模式 | 第39-40页 |
| 2.3 GPU/CPU协同并行算法实施 | 第40页 |
| 2.4 反泄漏傅里叶变换矩阵分解与优化方式 | 第40-41页 |
| 2.5 反泄漏傅里叶变换CPU/GPU加速 | 第41-48页 |
| 2.5.1 离散傅里叶变换的GPU化 | 第43页 |
| 2.5.2 基于reduction算法的最大值求取 | 第43-46页 |
| 2.5.3 share memory优化矩阵乘法 | 第46-48页 |
| 第三章 数据测试 | 第48-62页 |
| 3.1 一维模型测试 | 第48-49页 |
| 3.2 二维模型测试 | 第49-55页 |
| 3.2.1 二维线性模型测试 | 第49-51页 |
| 3.2.2 合成地震记录理论模型测试 | 第51-53页 |
| 3.2.3 复杂smaart模型理论模型测试 | 第53-54页 |
| 3.2.4 实际海洋叠前数据测试 | 第54-55页 |
| 3.3 三维模型测试 | 第55-62页 |
| 3.3.1 三维理论模型测试 | 第55-57页 |
| 3.3.2 三维实际数据测试 | 第57-58页 |
| 3.3.3 对于最小视速度参数的测试 | 第58-60页 |
| 3.3.4 二维纵向切片与二维横向切片对比 | 第60-62页 |
| 第四章 GPU加速效果对比 | 第62-65页 |
| 4.1 算法测试环境 | 第62-63页 |
| 4.2 算法加速比测试 | 第63-65页 |
| 结论与建议 | 第65-66页 |
| 1. 结论 | 第65页 |
| 2. 建议 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表文章目录 | 第70-71页 |
| 读硕士学位期间参与的科研课题 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |