【摘 要】
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针对固定字典难以完全匹配实际资料复杂的形态特征,以及学习字典不具备快速算法、计算复杂等问题,文中选择双重稀疏字典来兼备结构性和自适应性,不仅降低了训练样本的数量,而
【机 构】
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新疆油田分公司勘探开发研究院地球物理研究所,西安交通大学电子与信息工程学院
【基金项目】
：
国家自然科学基金项目(41774135;41504092;41274125);中国博士后科学基金项目(2016T90925;2015M572567);中央高校基本科研业务费专项资金资助
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针对固定字典难以完全匹配实际资料复杂的形态特征,以及学习字典不具备快速算法、计算复杂等问题,文中选择双重稀疏字典来兼备结构性和自适应性,不仅降低了训练样本的数量,而且更适于高维信号的分析。该方法以过完备离散余弦变换(overcomplete discrete cosine transform,ODCT)作为训练基字典,将待处理资料的特征数据作为样本,利用稀疏K-SVD算法,建立了基于双重稀疏字典的地震随机噪声衰减模型。典型的合成及实际高维地震资料处理结果表明,本文方法不仅可以有效地对地震资料随机噪声进行衰减,而且能更好地保持断层等边缘结构。
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