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基于学习型DCT字典的3D地震数据随机噪声压制
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摘要
本文利用稀疏冗余表示方法实现3D地震数据随机噪声压制.该方法在贝叶斯框架下,通过正交匹配追踪(OMP)和K-奇异值分解(K-SVD)不断迭代更新3D稀疏矩阵和3D超完备DCT字典,利用3D超完备DCT字典作为3D地震数据的稀疏冗余表示,从而使3D地震数据中随机噪声得到压制.通过3D实际地震数据试算,该方法既提高了3D地震数据体的信噪比,同时有效的保护地震反射信号。而且水平切片的连续性和平滑性也非常好,构造复杂区域的分辨率也得到提高,可见该方法对于3D地震数据随机噪声压制取得理想效果,使得去噪后的数据体更有利于后续的处理和解释工作。

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