【摘 要】
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压缩感知(Compressed Sensmg，CS)突破了传统奈奎斯特-香农采样定律的限制，仅用不完备(远低于香农采样率）的测量即可高精度重构未知目标。简要综述了压缩感知的一些基本概念及其
【机 构】
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哈尔滨工业大学地球物理中心/数学系
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压缩感知(Compressed Sensmg，CS)突破了传统奈奎斯特-香农采样定律的限制，仅用不完备(远低于香农采样率）的测量即可高精度重构未知目标。简要综述了压缩感知的一些基本概念及其在地球物理勘探中的最新应用进展，包括地震数据不规则采集、处理、成像、反演的新理论和新技术。实际应用中可灵活把握CS的三要素：随机采集（包括炮点和检波器点两方面的随机)、目标的稀疏表达和稀疏约束优化重构的快速算法。重构更高维的目标，需要用的采集数据(百分比)可更少。压缩感知结合深度学习技术，可作为未来的一个发展方向。
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