检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]北京城市学院人工智能研究所,北京100083 [2]中油测井技术服务有限责任公司,北京100043 [3]中国科学院地质与地球物理研究所,北京100029
出 处:《石油大学学报(自然科学版)》2005年第4期30-34,共5页Journal of the University of Petroleum,China(Edition of Natural Science)
基 金:国家'973'项目(G1999043311);北京市教委项目(KM200411232012)
摘 要:常规的f-x-y域预测滤波方法基本上都假设随机噪音是服从高斯分布的,但在实际地震资料中并不是所有的随机噪音都服从于高斯分布。针对非高斯分布的随机噪音,讨论了f-x-y域l1模预测滤波方法。该方法利用最大似然准则建立目标函数,同时利用非线性共轭梯度法来优化求解目标函数。理论模型试算表明,f-x-y域l1模预测滤波方法不仅可以有效地消除非高斯分布的随机噪音,而且也避免了假同相轴现象的产生。It is supposed that the random noise obey the Gauss distribution in conventional filtering methods, But some kinds of random noises in the real seismic data do not obey the Gauss distribution. In order to eliminate the random noise which obeys the non-Gauss distribution, the prediction filtering method using l1 norm was discussed in f-x-y domain. The objective function was established based on the maximum likelihood rule, which was solved by nonlinear conjugate gradient method. The results of theoretical model test show that the prediction filtering method using l1 norm can not only effectively eliminate the random noise which obeys the non-Gauss distribution, but also avoid the artificial event.
关 键 词:f—x—y域 l1模 地震资料处理 最大似然准则 随机噪音
分 类 号:P631.443[天文地球—地质矿产勘探]
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