【摘 要】
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地震数据中存在异常强噪声,基于重建误差L2范数最小化约束的压缩感知方法假设重建误差满足高斯分布。因此,上述压缩感知方法不能去除满足超高斯分布的异常噪声。为了更好地消
【机 构】
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青岛大学电子信息学院,2,海洋国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于卷积神经网络的多次波自适应相减方法”(41804110),国家重点研发计划项目“超深层弱信号增强、速度建模与保幅偏移技术研究”(2016YFC060110501),山东省自然科学基金项目“一种快速的3D SRME自由表面多次波压制方法”(ZR2016DB09)联合资助.
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地震数据中存在异常强噪声,基于重建误差L2范数最小化约束的压缩感知方法假设重建误差满足高斯分布。因此,上述压缩感知方法不能去除满足超高斯分布的异常噪声。为了更好地消除异常噪声并提高插值精度,提出采用Huber范数代替L2范数对重建误差施加最小化约束,Huber范数的最小化约束实际上等价于对大重构误差(异常噪声)的L1范数最小化约束和对小重构误差(高斯随机噪声)的L2范数最小化约束,因此对异常噪声具有很好的鲁棒性。通过引入理论上构建的伪地震数据将Huber范数最小化问题转化为L2范数最小化问题,可以有效地求
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