盲信号处理技术在地震数据处理中的应用研究



盲信号处理技术在地震数据处理中的应用研究

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盲信号处理技术在地震数据处理中的应用研究

论文目录
摘要	第1-6 页
Abstract	第6-12 页
1 绪论	第12-20 页
· 论文的背景及研究意义	第12-14 页
· 盲信号处理概述	第14-17 页
· 自适应噪声抵消技术及研究现状	第14 页
· 独立分量分析简介及其研究现状	第14-17 页
· 研究内容及论文框架	第17-20 页
· 主要研究内容	第17-18 页
· 论文框架	第18-20 页
2 地震资料去噪方法及机器噪声特征分析	第20-29 页
· 概述	第20-21 页
· 常规去噪方法	第21-26 页
· 基于频率域的滤波方法	第21 页
· 基于视速度差异的方法	第21-23 页
· 基于信号的相关性和噪声的随机性的去噪方法	第23-26 页
· 机器噪声特征分析	第26-28 页
· 小结	第28-29 页
3 自适应噪声抵消技术的研究与应用	第29-45 页
· 基于信噪比估计的自适应噪声抵消器原理	第29-31 页
· 仿真试验	第31-37 页
· 与常规NLMS 算法的比较	第31-33 页
· 复杂仿真模型的试验	第33-37 页
· 实际资料的处理	第37-43 页
· 本章小结	第43-45 页
4 基于频域盲解卷的噪声消除技术	第45-85 页
· 概述	第45-46 页
· 瞬时混合盲分离算法	第46-61 页
· 独立性概念	第47-48 页
· 独立性判据	第48-51 页
· 数据的预处理理论	第51-52 页
· ICA 主要算法	第52-59 页
· 瞬时混合盲分离实例	第59-60 页
· 瞬时混合盲分离存在的问题	第60-61 页
· 基于独立分量分析消除机器噪声模型的建立	第61-62 页
· 卷积混合条件下噪声信号盲分离算法	第62-84 页
· 频域算法原理	第63-65 页
· 单频点方法原理	第65-66 页
· 模糊性问题的解决	第66-69 页
· 参数的选择	第69 页
· 算法具体步骤	第69 页
· 仿真试验	第69-77 页
· 实际资料的处理	第77-84 页
· 小结	第84-85 页
5 基于时域盲解卷的噪声消除技术	第85-110 页
· 概述	第85 页
· 时域盲解卷系统结构介绍	第85-88 页
· 混合系统	第85-86 页
· 解混系统	第86-88 页
· 时域盲解卷算法	第88-93 页
· 基于高阶累积量的方法	第88-89 页
· 输出信息极大法	第89-93 页
· 基于时域盲解卷消除机器噪声的方法	第93-94 页
· 仿真试验	第94-100 页
· 试验1 参数对算法的影响	第94-96 页
· 试验2 复杂模型的处理	第96-100 页
· 实际资料的处理	第100-106 页
· 自适应噪声抵消技术、频域算法及时域算法性能的比较	第106-109 页
· 小结	第109-110 页
6 常规多次波自适应相减技术	第110-120 页
· 概述	第110 页
· 压制多次波的滤波方法	第110-111 页
· 基于波动方程的预测减去法	第111-112 页
· 波场外推法	第111 页
· 反馈法及反散射级数法	第111-112 页
· 多次波自适应相减问题	第112-118 页
· 单道匹配滤波方法	第113 页
· 拟多道匹配滤波方法	第113-115 页
· 基于模式识别多次波减去法	第115-117 页
· 基于高阶累积量的技术	第117-118 页
· 小结	第118-120 页
7 基于ICA 的多次波自适应相减技术	第120-144 页
· 原理	第120-121 页
· 线性几何ICA 算法	第121-123 页
· 线性几何ICA 的两步解法	第123-129 页
· 混合矩阵的估计	第123-128 页
· 源信号的重建	第128-129 页
· 优化的多次波自适应相减方案	第129-130 页
· 仿真试验	第130-139 页
· 实验1 简单模型试验	第130-134 页
· 实验2 复杂模型的处理	第134-139 页
· 实际资料处理	第139-142 页
· 本章小结	第142-144 页
8 结论及工作展望	第144-147 页
· 主要成果和创新	第144-145 页
· 工作展望	第145-147 页
致谢	第147-148 页
参考文献	第148-153 页
附录	第153页

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