【摘 要】
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<正>常规全波形反演往往采用局部优化算法进行模型更新,这要求初始模型足够好才能避免发生跳周。充足的低频信息能在一定程度上减小全波形反演对于初始模型的依赖性。常规多
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41374115);国家高技术研究发展计划(863计划)重大项目课题(2014AA06A605);吉林大学研究生创新基金资助项目(2016098)联合资助
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<正>常规全波形反演往往采用局部优化算法进行模型更新,这要求初始模型足够好才能避免发生跳周。充足的低频信息能在一定程度上减小全波形反演对于初始模型的依赖性。常规多尺度全波形反演方法基于低通或带通滤波,在低频缺失时将不能得到好的效果。包络反演(Wu et al.,2013),高频转化(Xie,2013)等方法已被提出用于低频数据重构,并用于全波形反演。也有学者研究过将反褶积过程用于低频信息重构(Fei et al.,2012;韩立国等,2012;Han et al.,2013),但之前的研究
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