| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第12-16页 |
| 1.2.1 地震信号重建与去噪方法的研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.2 地震信号重建与去噪方法的发展趋势 | 第15-16页 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 | 第16-19页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 全文章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 SGK与地震信号重建去噪问题 | 第19-25页 |
| 2.1 K均值序贯泛化(SGK)概述 | 第19-21页 |
| 2.1.1 信号的稀疏表示 | 第19-20页 |
| 2.1.2 SGK基本原理 | 第20-21页 |
| 2.2 地震信号重建问题 | 第21-22页 |
| 2.2.1 地震信号重建模型 | 第21-22页 |
| 2.2.2 压缩感知框架下地震信号重建模型 | 第22页 |
| 2.3 地震信号去噪问题 | 第22-23页 |
| 2.3.1 问题描述 | 第22-23页 |
| 2.3.2 地震信号去噪模型 | 第23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 基于SGK字典学习的二维地震信号重建 | 第25-41页 |
| 3.1 问题的提出 | 第25-26页 |
| 3.1.1 概述 | 第25-26页 |
| 3.1.2 研究思路 | 第26页 |
| 3.2 压缩感知框架下基于SGK字典的二维地震信号快速重建 | 第26-30页 |
| 3.2.1 压缩感知框架下地震信号重建模型 | 第26-27页 |
| 3.2.2 SGK字典学习 | 第27-28页 |
| 3.2.3 缺失地震信号重建 | 第28-29页 |
| 3.2.4 SGK与K-SVD计算量比较 | 第29-30页 |
| 3.3 地震信号重建实验结果及分析 | 第30-39页 |
| 3.3.1 人工合成地震信号重建实验 | 第30-34页 |
| 3.3.2 海洋实际叠前地震信号重建 | 第34-35页 |
| 3.3.3 陆地实际叠后地震信号重建 | 第35-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于SGK字典学习的二维地震信号随机噪声压制 | 第41-57页 |
| 4.1 问题的提出 | 第41-42页 |
| 4.1.1 概述 | 第41-42页 |
| 4.1.2 研究思路 | 第42页 |
| 4.2 稀疏表示理论框架下地震信号随机噪声压制 | 第42-44页 |
| 4.2.1 稀疏表示框架下地震信号去噪模型 | 第42-43页 |
| 4.2.2 基于SGK的地震信号噪声压制方法阐述 | 第43-44页 |
| 4.3 地震信号随机噪声压制实验及分析 | 第44-56页 |
| 4.3.1 人工合成地震信号去噪实验 | 第45-49页 |
| 4.3.2 海洋实际叠前地震信号去噪实验 | 第49-54页 |
| 4.3.3 陆地实际叠后地震信号去噪 | 第54-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 基于C-SGK的二维地震信号去噪 | 第57-71页 |
| 5.1 问题的提出 | 第57-58页 |
| 5.1.1 概述 | 第57页 |
| 5.1.2 研究思路 | 第57-58页 |
| 5.2 基于控制噪声干扰的序贯K均值泛化C-SGK理论 | 第58-61页 |
| 5.2.1 含噪地震信号的字典训练 | 第58页 |
| 5.2.2 噪声干扰分析 | 第58-59页 |
| 5.2.3 控制噪声干扰的C-SGK方法 | 第59-60页 |
| 5.2.4 基于C-SGK的二维地震信号噪声去除 | 第60-61页 |
| 5.3 地震信号去噪实验结果及分析 | 第61-69页 |
| 5.3.1 人工合成叠前地震信号重建实验 | 第61-65页 |
| 5.3.2 海洋地震信号去噪实验 | 第65-67页 |
| 5.3.3 陆地实际叠后地震信号去噪实验 | 第67-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 总结 | 第71-72页 |
| 6.2 展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
