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本文针对噪声成分和噪声结构的复杂性及弱信号的特征,发展了最新的在线字典学习去噪方法.在线字典学习去噪方法是以数据驱动的方式,反复进行学习构建字典方式,求得信号的稀疏性解以实现对信号的去噪,在此基础上,提出了数据驱动与模型驱动联合的模型约束下的在线字典学习去噪方法,先通过模型驱动方式获得一个较优质的学习样本以构建字典再进行去噪处理.通过和传统小波变换进行理论地震合成记录的效果对比,在高噪声比例的弱信号情况下远远优于传统的时频域去噪方法.实际数据去噪处理表明,模型约束下的在线字典学习去噪方法是一种有效的去噪方法,这种联合去噪方式能在高噪声背景下有效地提取出弱信号,具有广阔的推广应用前景. 相似文献
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