基于多模态低秩处理的沙漠地震随机噪声压制

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【摘要】

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沙漠地带的随机噪声使沙漠地震记录中的有效信号很大程度上被淹没。针对此问题,提出将自适应噪声辅助的集合经验模态分解方法(CEEMDAN:Complete Ensemble Empirical Mode Dec

【作者】

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张珊李月

【机构】

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吉林大学通信工程学院

【出处】

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吉林大学学报:信息科学版

【发表日期】

：

2020年2期

【关键词】

：

自适应噪声辅助的集合经验模态分解鲁棒标准正交子空间随机噪声沙漠地震信号 complete ensemble empirical mode decompos

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(41730422)

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沙漠地带的随机噪声使沙漠地震记录中的有效信号很大程度上被淹没。针对此问题,提出将自适应噪声辅助的集合经验模态分解方法(CEEMDAN:Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise)与鲁棒标准正交子空间方法(ROSL:Robust Orthonormal Subspace Learning)有效融合。首先利用CEEMDAN算法对沙漠地震数据进行分解,将分解得到的所有模态拼成一幅新记录,并对其进行低秩分解,再将得到的稀疏部

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