| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章引言 | 第9-18页 |
| 1.1研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2国内外研究现状 | 第10-16页 |
| 1.2.1稀疏表示方法研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2稀疏分解算法研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3主要研究内容与章节安排 | 第16-18页 |
| 1.3.1主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2章节安排 | 第17-18页 |
| 第2章基于稀疏表示的固定基去噪方法 | 第18-34页 |
| 2.1地震噪声的描述 | 第18-20页 |
| 2.1.1噪声的分类 | 第18-20页 |
| 2.1.1.1相干噪声 | 第18-19页 |
| 2.1.1.2随机噪声 | 第19-20页 |
| 2.2固定基函数去噪方法 | 第20-25页 |
| 2.2.1小波变换 | 第20-23页 |
| 2.2.1.1小波变换阈值去噪方法 | 第21-23页 |
| 2.2.2Curvelet变换 | 第23-25页 |
| 2.2.2.1连续Curvelet变换方法 | 第24-25页 |
| 2.3去噪实验 | 第25-32页 |
| 2.3.1地震合成记录模型 | 第25-30页 |
| 2.3.1.1线性地震合成记录模型 | 第25-27页 |
| 2.3.1.2曲线地震合成记录模型 | 第27-28页 |
| 2.3.1.3三维地震合成记录模型 | 第28-30页 |
| 2.3.2实际地震数据 | 第30-32页 |
| 2.3.2.1二维实际地震数据 | 第30-31页 |
| 2.3.2.2三维实际地震数据 | 第31-32页 |
| 2.4本章小结 | 第32-34页 |
| 第3章基于稀疏表示的字典学习去噪方法 | 第34-51页 |
| 3.1稀疏表示基本理论 | 第34-37页 |
| 3.1.1稀疏表示 | 第34-36页 |
| 3.1.2稀疏表示方法的唯一性 | 第36-37页 |
| 3.2稀疏求解算法 | 第37-41页 |
| 3.2.1最小角回归（LARS）算法 | 第37-38页 |
| 3.2.2匹配追踪（MP）与正交匹配追踪（OMP）算法 | 第38-41页 |
| 3.3传统字典求解算法 | 第41-43页 |
| 3.3.1MOD字典构造算法 | 第41-42页 |
| 3.3.2K-SVD字典构造算法 | 第42-43页 |
| 3.4去噪实验 | 第43-50页 |
| 3.4.1模型去噪实验 | 第44-47页 |
| 3.4.1.1线性地震合成记录模型 | 第44-45页 |
| 3.4.1.2曲线地震合成记录模型 | 第45-46页 |
| 3.4.1.3三维地震合成记录模型 | 第46-47页 |
| 3.4.2实际数据去噪实验 | 第47-50页 |
| 3.4.2.1二维实际地震数据 | 第47-49页 |
| 3.4.2.2三维实际地震数据 | 第49-50页 |
| 3.5本章总结 | 第50-51页 |
| 第4章基于稀疏表示的组结构字典学习去噪方法 | 第51-64页 |
| 4.1组结构稀疏基本理论 | 第51页 |
| 4.2组结构字典学习方法 | 第51-57页 |
| 4.2.1字典学习方法 | 第52-53页 |
| 4.2.2DL-GSGR算法 | 第53-57页 |
| 4.3去噪实验 | 第57-63页 |
| 4.3.1模型去噪实验 | 第57-61页 |
| 4.3.1.1线性地震合成记录模型 | 第57-58页 |
| 4.3.1.2曲线地震合成记录模型 | 第58-60页 |
| 4.3.1.3三维地震合成记录模型 | 第60-61页 |
| 4.3.2实际地震数据去噪实验 | 第61-63页 |
| 4.3.2.1二维实际地震数据 | 第61-62页 |
| 4.3.2.2三维实际地震数据 | 第62-63页 |
| 4.4本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读学位期间取得学术成果 | 第69-70页 |