正则化参数自动优选的RAKSVD方法在地震弱信号去噪中的应用

摘要：

K均值-奇异值分解(KSVD)去噪方法存在病态问题,因此需要引入正则项进行改进.通过改进正则化近似参数设定,利用AKSVD(近似KSVD)方法对弱信号的识别优势,提出正则化参数自动优选的RAKSVD去噪方法,并进行模型测试和实际资料处理.结果表明,该方法不仅取得了预期的去噪效果,而且更加注重对弱信号的保护,去噪后地震弱信号没有发生畸变,从而有利于对弱信号的提取和识别,同时计算效率还得到了提升.

关键词：地震弱信号;KSVD字典;正则化;去噪

所属期刊栏目：45

分类号：P631.4

资助基金：国家重大科技专项2016ZX05026-002

在线出版日期：2021-08-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：42-48