基于核主成分的维纳滤波方法在地震信号处理中的利用

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基于核主成分的维纳滤波方法在地震信号处理中的利用

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毕业论文范文题目：基于核主成分的维纳滤波方法在地震信号处理中的利用，论文范文关键词：基于核主成分的维纳滤波方法在地震信号处理中的利用
基于核主成分的维纳滤波方法在地震信号处理中的利用毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：近多少年来,寰球石油产业敏捷发展,它的高速发展依附于进步的油气勘察实际跟能切实解决出产困难的科学技巧。跟着油气勘察的始终深刻,地震学跟勘察地球物理学的实际与实用研究所面临的问题也越来越复杂。地震勘察作为地下油气资源探查的重要手段,它所采集到的地震材料中往往存在大量的随机噪声,而噪声的存在影响地震勘察记录的整体品质,甚至使得地震勘察材料无奈利用。因此,利用压抑噪声来进步地震勘察材料的信噪比长短常必要的。目前研究人员提出了多种用于压抑随机噪声的方法,这些方法对地震材料中的随机噪声都有必定的压抑作用,然而当材（文章此处忽略..）料中存在的噪声较强时就会在不同程度上呈现噪声压抑不彻底或有效信号能量丧失的情况。咱们所熟知的经典维纳滤波被广泛地利用于安稳信号处理中,但因为最小二乘法本身存在的求解矩阵病态问题,导致了维纳滤波在求解时也同样存在矩阵病态问题,终极导致滤波成果求解不正确。通过研究得悉,这种病态问题可能利用主成分分析与Mercer核函数结合的方法来解决,这就是本文所提出算法的出发点。主成分分析是一种线性降维方法,其核心理维是打消众多信息中彼此重叠的信息,达到数据降维的目标。为了使主成分分析能提取出数据的更多非线性特点,可能在（文章此处忽略..）PCA方法的基本上参加核函数,这种方法被称为核主成分分析(KPCA)。其基本原理是将输入数据从原始数据空间映射到高维特点空间,使得数据在高维特点空间线性可分,此种映射采取核函数来代替内积的打算,大大降落了打算的复杂度,而映射后的数据利用PCA进行特点提取以用于数据的进一步利用。综合以上,本文提出了一种基于核主成分的维纳滤波方法(KWPC),用于压抑地震记录中混有的随机噪声。该方法首先通过线性核函数将要处理的数据进行了核变换,使其映射到高维特点空间,再利用主成分分析进行数据降维。最后利用所提取出的主成分进行维纳滤（略..）波处理,这样的处理可能使得低信噪比前提下维纳滤波求解过程中呈现的矩阵病态问题得到有效改良。本文在具体介绍了该算法的实际基本跟推导过程之后,为了验证该方法的有效性跟实用性,将此算法利用于模仿地震信号跟实际地震材料的处理中。在模仿信号的仿实在验中,咱们通过改变模仿信号的重要参数来进行后果验证,其中包含改变子波初至时光、子波初始相位、子波幅值、噪声类型及噪声功率等,通过一系列的实验证明,该算法对处理地震记录中随机噪声存在很好的压抑作用。为了进一步阐明该算法的后果,咱们又将该方法用于处理某地区实际地震材料,处理（文章此处忽略..）成果又进一步证明了该方法在压抑随机噪声方面存在很好的后果。压抑实际地震记录中的随机噪声而又不丧失有效信号信息是地震信号处理的关键技巧之一。将该方法利用于去除实际地震材料中的随机噪声,证明了该方法对地震材料中的随机噪声存在很好的压抑作用。核函数与PCA算法的结合,降落了在维纳滤波求解过程中产生病态矩阵的多少率,使得求解成果更加正确,滤波机能明显进步。并且,在经过大量的仿实在验之后,对如何选取核函数及如何断定核参数也积聚了必定的教训,这对当前在地震信号处理中如何抉择核函数存在必定的领导作用。

以上为本篇毕业论文范文基于核主成分的维纳滤波方法在地震信号处理中的利用的介绍部分。

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