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搭建基于Qt环境的初至波拾取平台

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 前言第10-17页
    1.1 研究初至波自动拾取平台的目的和意义第10-11页
    1.2 国内外的研究进展和现状第11-15页
        1.2.1 算法研究方面第12-13页
        1.2.2 软件平台设计方面第13-15页
    1.3 研究思路及研究内容第15-16页
    1.4 本文取得的成果第16-17页
第二章 初至波自动拾取算法及其改进第17-40页
    2.1 初至拾取方法概述第17-21页
        2.1.1 能量比法第17-19页
        2.1.2 数字图像处理方法第19-20页
        2.1.3 分形维算法第20-21页
    2.2 多时窗能量比算法及其改进第21-25页
    2.3 神经网络方法及其改进第25-35页
        2.3.1 BP 神经网络简介第25-28页
        2.3.2 BP 神经网络相关算法第28-31页
        2.3.3 BP 神经网络的改进第31-32页
        2.3.4 级联相关算法及其改进第32-34页
        2.3.5 神经网络的特征属性优选第34页
        2.3.6 神经网络在初至拾取中的应用第34-35页
    2.4 初至拾取的其他改进技术第35-38页
        2.4.1 建立约束速度场第35-36页
        2.4.2 奇异点检测及其校正技术第36页
        2.4.3 相位追踪技术起跳点估算第36-38页
        2.4.4 人工质量评价第38页
    2.5 本章小结第38-40页
第三章 初至波自动拾取软件平台设计第40-59页
    3.1 软件平台架构第40-42页
    3.2 软件平台相关模块简介第42-49页
        3.2.1 多时窗能量比算法模块第42页
        3.2.2 神经网络算法模块第42-44页
        3.2.3 OperaData 模块第44页
        3.2.4 MainWidow 模块第44-45页
        3.2.5 MapView 模块第45-46页
        3.2.6 SeisView 模块第46-47页
        3.2.7 Evaluate 模块第47页
        3.2.8 CenterView 模块第47-48页
        3.2.9 NewPro 模块第48-49页
        3.2.10 ExportData 模块第49页
        3.2.11 WindowSet 模块第49页
    3.3 软件平台的算法流程第49-58页
        3.3.1 项目初始化第49-50页
        3.3.2 炮点或测线的交互选取第50-52页
        3.3.3 建立速度场第52-54页
        3.3.4 多时窗能量比算法第54-55页
        3.3.5 神经网络算法第55-56页
        3.3.6 计算全部数据第56-57页
        3.3.7 质量评价第57页
        3.3.8 结果输出第57-58页
    3.4 本章小结第58-59页
第四章 初至波自动拾取软件平台操作流程第59-74页
    4.1 项目初始化第59-62页
    4.2 创建约束速度场第62-63页
    4.3 选择初至自动拾取算法第63-67页
        4.3.1 利用多时窗能量比方法拾取初至第63-65页
        4.3.2 利用神经网络方法拾取初至第65-67页
    4.4 对拾取的初至结果做质量控制第67-70页
    4.5 输出初至拾取结果第70-71页
    4.6 相关参数设置第71-73页
    4.7 本章小结第73-74页
第五章 软件平台实际资料测试第74-86页
    5.1 多时窗能量比方法第74-78页
        5.1.1 高信噪比资料第75-77页
        5.1.2 低信噪比资料第77-78页
    5.2 神经网络方法第78-83页
        5.2.1 高信噪比资料第80-82页
        5.2.2 低信噪比资料第82-83页
    5.3 同类软件比较第83-85页
    5.4 本章小结第85-86页
第六章 结论和建议第86-88页
参考文献第88-91页
攻读硕士学位期间取得的学术成果第91-92页
致谢第92页

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