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基于含噪独立分量分析的地震记录去噪方法研究

论文目录

摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章前言	第9-15页
·课题的来源及研究意义	第9-10页
·国内外研究现状	第10-13页
·独立分量分析技术	第10-11页
·石油勘探地震资料去噪技术	第11-13页
·存在的问题	第13页
·论文的研究内容与安排	第13-15页
第2章独立分量分析的基本理论	第15-28页
·独立分量分析的基本概述	第15-17页
·ICA的数学模型	第15-16页
·ICA预处理	第16-17页
·独立分量分析的独立性判据	第17-20页
·互信息极小化判据	第17-18页
·极大似然判据	第18-19页
·非高斯程度极大化判据	第19-20页
·典型的无噪独立分量分析算法	第20-23页
·极大似然估计算法	第20-22页
·基于负熵的Fast ICA算法	第22-23页
·典型的含噪独立分量分析算法	第23-28页
·基于极大似然偏差去除的自然梯度ICA算法	第23-25页
·基于高斯矩的含噪Fast ICA算法	第25-28页
第3章 MLBR-FICA算法及其在常规地震资料去噪中的应用	第28-41页
·常规地震	第28-30页
·地震子波	第28-29页
·人工地震波	第29-30页
·基于极大似然偏差去除的FastICA算法	第30-36页
·基本原理	第30-32页
·仿真实验	第32-36页
·常规地震资料处理	第36-40页
·模型试算	第36-38页
·实际资料处理	第38-40页
·本章小结	第40-41页
第4章 LSNR-NICA算法及其在微地震资料去噪中的应用	第41-59页
·微地震	第41-43页
·微地震监测技术	第41-42页
·微地震信号特点	第42-43页
·微地震模型	第43页
·一种低信噪比下的含噪独立分量分析算法	第43-52页
·基本原理	第43-48页
·仿真实验	第48-52页
·微地震资料处理	第52-58页
·模型试算	第52-54页
·实际资料处理	第54-58页
·本章小结	第58-59页
结论	第59-61页
参考文献	第61-66页
攻读硕士学位期间取得的学术成果	第66-67页
致谢	第67页

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