【摘 要】
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地震属性的种类很多,但存在冗余性问题。提出了基于盲信号理论,以负熵为目标函数,采取初值降敏感性和5阶收敛速度改进迭代公式对快速独立分量分析进行优化的算法,进而实现盲
【机 构】
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中国石油大学（华东）地球科学与技术学院
【基金项目】
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国家科技重大专项(2016ZX05006-002)资助~~
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地震属性的种类很多,但存在冗余性问题。提出了基于盲信号理论,以负熵为目标函数,采取初值降敏感性和5阶收敛速度改进迭代公式对快速独立分量分析进行优化的算法,进而实现盲源分离。本算法采用贝叶斯方法构造满足非高斯分布的阈值函数,在变换域中进行信噪分离。针对属性中存在信息冗余的情况,设计了4种图像融合规则进行属性融合,实现了地震属性数据去噪和融合的一体化处理。理论模型及实际资料试验结果表明,该方法能够有效压制地震数据中的随机噪声,可获得比常规阈值去噪方法更高的峰值信噪比,使融合结果中的地质信息更加清晰,从而有利于相关地质特征的解释。
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