基于盲信号理论的地震数据处理技术研究



基于盲信号理论的地震数据处理技术研究

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基于盲信号理论的地震数据处理技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
1 绪论	第11-18页
· 选题目的及意义	第11-13页
· 研究背景和现状	第13-17页
· 地震信号的去噪方法	第13页
· 地震子波的估计与提取方法	第13-14页
· 地震反褶积方法	第14-15页
· 盲信号分离理论、盲反褶积以及独立分量分析算法	第15-17页
· 本文研究内容及成果	第17-18页
2 盲信号理论的数学基础	第18-23页
· 概率论基础	第18页
· 线性变换关系	第18页
· 非线性变换关系	第18页
· 信息论基础	第18-21页
· 熵(Entropy)	第18-19页
· 负熵(Negentropy)	第19-20页
· 互信息(Mutual Information)	第20-21页
· 高阶统计量基础	第21-23页
· n阶矩	第21页
· n阶累积量	第21-23页
3 盲反褶积理论方法	第23-37页
· 盲反褶积方法分类	第23-24页
· 两步法	第23页
· 基于信息论的最小输出熵的盲反褶积方法	第23页
· Bussgang类的盲反褶积方法	第23-24页
· 基于贝叶斯理论的(稀疏)盲反褶积方法	第24页
· 基于独立分量分析(ICA)理论的盲反褶积方法	第24页
· 盲信号分离算法——独立分量分析的基本理论	第24-28页
· 基本原理	第24-25页
· 定义及数学模型	第25-26页
· 先验假设和约束条件	第26页
· 预处理步骤	第26-27页
· 分离结果的性能优选指标参数	第27-28页
· 目标函数的分类	第28-29页
· 非高斯性最大化	第28页
· 互信息最小化	第28-29页
· 负熵最大化	第29页
· 最大似然估计	第29页
· 独立分量分析的优化学习算法	第29-37页
· 随机梯度算法	第29-30页
· 自然梯度算法	第30-31页
· EASI算法	第31页
· 联合对角化	第31页
· 快速独立分量分析算法(FastICA)	第31-37页
4 独立分量分析算法实现地震信号信噪盲分离	第37-53页
· 独立分量分析的盲分离去噪模型	第37页
· 模型参量模拟	第37-39页
· 线性观测模型数据模拟	第39-40页
· 利用独立分量分析算法模拟实现盲分离地震信噪信号	第40-41页
· 分离结果不确定性解决方法	第41-42页
· 不同信噪比情况去噪效果试验	第42-50页
· 实际资料处理	第50-52页
· 本章小结	第52-53页
5 基于快速ICA实现地震盲反褶积	第53-65页
· 地震记录基本褶积模型	第53页
· 地震记录的独立分量分析(ICA)模型	第53-54页
· 利用FastICA实现盲反褶积原理	第54-55页
· 盲反褶积优选法则与不确定性解决方案	第55页
· 针对不同相位的地震记录进行独立分量分析算法盲反褶积	第55-62页
· 零相位地震记录的盲反褶积	第55-58页
· 最小相位地震记录的盲反褶积	第58-60页
· 混合相位地震记录的盲反褶积	第60-62页
· 综合分析	第62页
· 多道楔形模型盲反褶积处理	第62-64页
· 本章小结	第64-65页
6 结论与建议	第65-67页
参考文献	第67-70页
攻读硕士学位期间主要的研究成果	第70-71页
致谢	第71页

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