【摘 要】
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信号处理技术在当今生产生活中应用十分广泛,在通信工程、医疗卫生、军事工业等领域都有着极其重要的地位,在地震勘探领域的地位也尤为突出,几乎应用于整个流程。地震信号处理一个重要分支就是地震相分析。地震相分析技术,依据地震信号对不同沉积模式的响应,实现对岩性、物性、含油性的预测,而其中最为关键的步骤就是地震信号分类。依据信号本身特征,将其划分为代表不同模式的类别,实现对地下地层的构造属性分析,更加有利于
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信号处理技术在当今生产生活中应用十分广泛,在通信工程、医疗卫生、军事工业等领域都有着极其重要的地位,在地震勘探领域的地位也尤为突出,几乎应用于整个流程。地震信号处理一个重要分支就是地震相分析。地震相分析技术,依据地震信号对不同沉积模式的响应,实现对岩性、物性、含油性的预测,而其中最为关键的步骤就是地震信号分类。依据信号本身特征,将其划分为代表不同模式的类别,实现对地下地层的构造属性分析,更加有利于指导油气勘探[1]。在常规地震相分析工作为了降低处理难度,提高计算效率,基本上都是基于叠后地震信号。但是通过叠前信号的横向加权叠加得到叠后地震信号,不可避免的造成了大量细节信息被压缩、模糊,以致降低了地震相分析精确度[2-3]。本文从机器学习的角度,通过运用Ksvd构建学习型字典原子库,再运用稀疏表示原理提取叠前地震信号特征,最后,运用多种无监督聚类算法实现地震波形分类,达到地震相划分目的。与传统的地震相分析方法相比,本方法具有很好的抗干扰能力以及横向分辨率更高。所以本文主要围绕叠前地震信号波形分类进行研究,基于稀疏编码的叠前地震信号的特征提取以及分类识别算法优化等方面展开阐述。
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