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 |