CEEMD与KSVD字典训练相结合的去噪方法

论文摘要

本文提出一种完备总体经验模态分解（CEEMD）方法与K奇异值分解（KSVD）学习字典算法相结合的地震信号去噪方法。含噪信号通过CEEMD分解得到一系列不同尺度的固有模态函数（IMF）;按频率由高到低依次排列IMF各分量,并做自相关分析,去除噪声主导的IMF分量;将累加的过渡IMF分量叠加重构并做CEEMD二次分解,通过自相关分析再次去除噪声主导的IMF分量;分别叠加二次CEEMD分解剩余的IMF分量和一次剩余的IMF分量,得到两个新的含噪信号,并利用KSVD过完备字典分别稀疏表示该两个新的含噪信号,即由稀疏系数重构去噪后地震信号,进而重构最终去噪结果。实验结果证明:该算法的去噪效果明显优于F-X去噪、小波阈值去噪和KSVD字典稀疏去噪等传统方法。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 乐友喜,杨涛,曾贤德

关键词: 完备总体经验模态分解,学习字典,稀疏表示,自相关,随机噪声

来源: 石油地球物理勘探 2019年04期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 地质学,地球物理学,矿业工程

单位: 中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,黄河勘测规划设计研究院有限公司,中国能源建设集团新疆电力设计院有限公司

分类号: P631.4

DOI: 10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2019.04.001

页码: 729-736+721

总页数: 9

文件大小: 3361K

下载量: 242

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