【摘 要】
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相比于单一变换,形态分量分析(MCA)是信号稀疏表示的一种更有效的手段。在MCA框架下,提出了一种Shearlet字典和DCT字典组合的地震数据重建方法。首先,基于MCA框架,分别选取DC
【机 构】
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中国石油大学（华东）地球科学与技术学院,青岛海洋科学与技术试点国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室
【基金项目】
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国家科技重大专项子课题“盐下高精度速度建模与成像方法研究”(2017ZX05032-003-002),山东省自然科学基金面上项目“基于多级优化的海上地震数据波形反演方法研究”(ZR2017MD014),山东省重点研发计划项目“针对深海弱信号的各向异性介质参数反演方法研究”(2018GHY115016),中央高校基本科研业务费专项资金项目“深层复杂介质反演成像关键技术研究”(17CX02052)联合
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相比于单一变换,形态分量分析(MCA)是信号稀疏表示的一种更有效的手段。在MCA框架下,提出了一种Shearlet字典和DCT字典组合的地震数据重建方法。首先,基于MCA框架,分别选取DCT字典和Shearlet字典稀疏表示地震数据中的局部奇异分量与平滑线状分量;随后,通过加入指数阈值模型和指数阈值函数的块坐标松弛(BCR)算法重建各个分量;最后,合并各个分量得到重建结果。合成数据实验和真实数据实验均表明,该方法能够有效地重建缺失地震数据,且重建精度高于单一Shearlet字典、Curvelet+DCT字
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