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基于NBICA的盲反卷积方法
1
作者
程成
萧蕴诗
岳继光
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第22期15-16,19,共3页
在线性系统假设下,根据地震记录估计地震子波和反射系数序列是一个典型的盲反卷积过程。针对带状独立分量分析反卷积方法对噪声敏感的缺点,提出一种的基于高斯矩的噪声带状独立分量分析反卷积方法,并利用邻近道间的相关信息实施子波提...
在线性系统假设下,根据地震记录估计地震子波和反射系数序列是一个典型的盲反卷积过程。针对带状独立分量分析反卷积方法对噪声敏感的缺点,提出一种的基于高斯矩的噪声带状独立分量分析反卷积方法,并利用邻近道间的相关信息实施子波提取。实验结果表明,对于带噪地震数据的盲反卷积,该算法性能更优。
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关键词
盲反卷积
带状独立分量分析
噪声
带状独立分量分析
高斯矩
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职称材料
题名
基于NBICA的盲反卷积方法
1
作者
程成
萧蕴诗
岳继光
机构
同济大学电子与信息工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第22期15-16,19,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(40872090)
地震勘探资料盲处理新技术研究基金资助项目
文摘
在线性系统假设下,根据地震记录估计地震子波和反射系数序列是一个典型的盲反卷积过程。针对带状独立分量分析反卷积方法对噪声敏感的缺点,提出一种的基于高斯矩的噪声带状独立分量分析反卷积方法,并利用邻近道间的相关信息实施子波提取。实验结果表明,对于带噪地震数据的盲反卷积,该算法性能更优。
关键词
盲反卷积
带状独立分量分析
噪声
带状独立分量分析
高斯矩
Keywords
blind deconvolution
Banded Independent Component Analysis（BICA）
Noisy Banded Independent Component Analysis（NBICA）
Gaussian moment
分类号
TP911.72 [自动化与计算机技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于NBICA的盲反卷积方法
程成
萧蕴诗
岳继光
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010
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