基于SVD和PCA方法重构干涉格林函数  

Reconstructed interferometric Green's function based on SVD&PCA methods

在线阅读下载全文

作  者:张俊[1] 熊章强[1,2] 张大洲[1,2] 陈杰[1] 刘云昌 ZHANG Jun;Xiong Zhangqiang;ZHANG Dazhou;CHEN Jie;LIU Yunchang(Central South University School of Geosciences and Info-Physics,Changsha 410083,China;Central South University Key Laboratory of Metallogenic Prediction of Nonferrousmetals,Ministry of Education,Changsha 410083,China)

机构地区:[1]中南大学地球科学与信息物理学院,长沙410083 [2]中南大学有色金属成矿预测教育部重点实验室,长沙410083

出  处:《物探化探计算技术》2019年第2期173-180,共8页Computing Techniques For Geophysical and Geochemical Exploration

基  金:国家自然科学基金(41274123)

摘  要:地震干涉法(SI)是一种用来计算两个信号接收点之间格林函数(GF)的方法,它的基本假设是以其中一个接收点位置为虚拟源,可用来计算两点间震源传播的旅行时间。然而采用直接叠加的方法压制干扰信号,计算得到的干涉格林函数效果不佳,因而计算得到的旅行时间也不够精确。这里基于奇异值分解法(SVD)对叠加前的互相关矩阵进行分解及重构,可以有效压制两点间来自干扰源的信号,再利用主成分分析法(PCA)对固有几何拓扑结构降维特性提取主信号,计算得到新的干涉格林函数。数值模拟及实测数据处理结果表明:使用SVD和PCA综合处理方法,能有效提高干涉格林函数的准确性。Seismic interferometry (SI) is a method used to calculate the Green's function (GF) between two signal receiver locations.Its basic assumption is that one of the receiver location is a virtual source.However,in many scholars practical cases,they used the direct superposition method to reduce ineffective signal.The interferometric GF is not ideal,and the calculated travel time is not enough precise.Therefore,We apply a singular value decomposition (SVD) method to decompose and reconstruct the cross correlation matrix before superposition in this study.This can effectively suppress signals from invalid source.Then we can extract the main signal for principal component analysis (PCA) on the inherent geometric topology structure dimension reduction features,which will calculate a new interferomertic GF.Finally,the results of numerical simulation and field data processing indicate that combined using SVD and PCA processing method can effectively improve interferometric Greens function.

关 键 词:地震干涉 格林函数 奇异值分解 主成分分析 

分 类 号:P631.4[天文地球—地质矿产勘探]

 

参考文献:

正在载入数据...

 

二级参考文献:

正在载入数据...

 

耦合文献:

正在载入数据...

 

引证文献:

正在载入数据...

 

二级引证文献:

正在载入数据...

 

同被引文献:

正在载入数据...

 

相关期刊文献:

正在载入数据...

相关的主题
相关的作者对象
相关的机构对象