【摘 要】
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针对经验模态分解(EMD)方法中递归迭代式筛选过程耗时过长、分解精度不高等问题,提出了基于频率域内全局自适应的变分模态分解(VMD)的地震随机噪声压制方法。与EMD类方法的迭
【机 构】
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东华理工大学核技术应用教育部工程研究中心,东华理工大学地球物理与测控技术学院,江西省基础地理信息中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“高分辨率SAR图像自动分割的连续多标记凸松弛方法研究”(61463005)和“面向图像引导放射治疗的腹部器官自动分割方法研究”(61866001);江西省自然科学基金项目“基于多尺度3D全卷积网络肝脏肿瘤自动分割方法研究”(20181BAB211017)和“基于铸坯凝固单元跟踪的多信息融合二冷优化控制机理的研究”(20171BAB202028);教育部核技术应用工程研究中
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针对经验模态分解(EMD)方法中递归迭代式筛选过程耗时过长、分解精度不高等问题,提出了基于频率域内全局自适应的变分模态分解(VMD)的地震随机噪声压制方法。与EMD类方法的迭代筛选模式不同,VMD方法的分解过程可转换至变分泛函最优求解过程,以每个带限窄带(BIMF)分量的估计带宽之和最小为约束,通过增广Lagrange目标函数将变分问题由约束性变为非约束性,采用交替方向乘子(ADMM)算法寻求变分泛函的最优解达到信号自适应分解的目的。ADMM中频率中心及带宽交替更新对偶上升,使两者同时达到最优趋势,并生成
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