【摘 要】
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同步震源混合地震数据的有效分离方法是同步震源采集技术得到广泛应用的关键之一。为此,在时间随机抖动的混合采集框架下,提出了一种同步震源混合地震记录分离方法。首先将未
【机 构】
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西安交通大学电信学院波动与信息研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41504093,41774135);陕西省工业攻关项目(2015GY058)共同资助~~
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同步震源混合地震数据的有效分离方法是同步震源采集技术得到广泛应用的关键之一。为此,在时间随机抖动的混合采集框架下,提出了一种同步震源混合地震记录分离方法。首先将未混合的共炮点记录作为训练样本,基于字典学习,得到学习型字典;然后基于稀疏反演构造分离混合地震记录的反问题表达式,并将待分离记录基于学习型字典的稀疏表示作为约束项,利用交替迭代策略进行求解。复杂模型数据和实际资料算例表明,与基于局部离散余弦变换的稀疏反演结果相比,利用字典学习能够有效提高分离结果的精度,为后续的地震信号处理提供高质量的数据。
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