| 基于改进K-SVD字典学习方法的地震数据去噪 |
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| 引用本文： | 程时俊,韩立国,于江龙,张凤蛟.基于改进K-SVD字典学习方法的地震数据去噪[J].世界地质,2018,37(2):627-635. |
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| 作者姓名： | 程时俊 韩立国 于江龙 张凤蛟 |
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| 作者单位： | 1. 吉林大学 地球探测科学与技术学院, 长春 130026;2. 中国石油新疆油田分公司 勘探开发研究院, 新疆 克拉玛依 834000 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划（2017YFC0307405）资助. |
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| 摘 要： | 为实现更好的地震数据去噪技术,笔者引入一种新的算法:快速迭代收缩阀值法(FISTA),通过FISTA和K-奇异值分解(K-SVD)不断迭代更新K-SVD字典,利用更新得到的K-SVD字典对地震数据进行稀疏表示,去除稀疏系数中较小的数值,使数据中的随机噪声得到压制。对层状模型合成地震记录,Marmousi模型合成地震记录以及实际地震数据进行对比实验,得出FISTA算法较OMP算法能更好地提高地震数据的信噪比,同时有效地保护了反射信号。
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| 关 键 词： | K-SVD字典 快速迭代收缩阀值法 正交匹配追踪 稀疏表示 随机噪声 |
| 收稿时间： | 2017-11-13 |
| 修稿时间： | 2018-03-06 |
Seismic data denoising based on improved K-SVD dictionary learning method |
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| CHENG Shi-jun,HAN Li-guo,YU Jiang-long,ZHANG Feng-jiao.Seismic data denoising based on improved K-SVD dictionary learning method[J].World Geology,2018,37(2):627-635. |
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| Authors: | CHENG Shi-jun HAN Li-guo YU Jiang-long ZHANG Feng-jiao |
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| Institution: | 1. College of Geo-exploration Science and Technology, Jilin University, Changchun 130026, China;2. PetroChina Xinjiang Oilfield Branch Exploration and Development Research Institute, Kelamayi 834000, Xingjiang, China |
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| Abstract: | In order to achieve better seismic data denoising technology, a new algorithm is introduced in this paper:fast iterative shrinkage-thresholding algorithm(FISTA). The K-SVD dictionary is iteratively updated by FISTA and K-singular value decomposition (K-SVD). The updated K-SVD dictionary sparsely represents the seismic data and removes the smaller sparse coefficients, which suppresses the random noise in the data. Comparison among simulation data, Marmousi model seismic data and actual seismic data indicates that FISTA algorithm can improve signal-to-noise ratio of seismic data and protect reflection signal more effectively than orthogonal matching pursuit (OMP) algorithm. |
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| Keywords: | K-SVD dictionary fast iterative shrinkage-thresholding algorithm orthogonal matching pursuit algorithm sparse representation random noise |
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