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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--基于独立变量分析的盲反褶积研究
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基于独立变量分析的盲反褶积研究
 
     论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-14页
1 前言第14-21页
   ·选题依据第14-15页
   ·盲反褶积和独立变量分析的研究现状第15-18页
     ·国外研究现状第15-17页
     ·国内研究现状第17-18页
   ·本文的主要研究内容第18页
   ·本文的技术路线第18-19页
   ·本文的创新点第19-21页
2 盲反褶积基本理论第21-42页
   ·盲反褶积的概率论基础第21-22页
     ·线性关系第21页
     ·非线性关系第21-22页
   ·盲反褶积的信息论基础第22-25页
     ·负熵(Negentropy)第22-24页
     ·互信息(Mutual Information)第24-25页
     ·峰度(Kurtosis)第25页
   ·盲反褶积的高阶统计量基础第25-34页
     ·特征函数第25-26页
     ·高阶统计量的定义第26-30页
     ·高阶矩和高阶累积量的转换关系第30-31页
     ·高斯过程的高阶矩和高阶累积量第31-33页
     ·高阶矩和高阶累积量的性质第33-34页
   ·地震盲反褶积方法第34-42页
     ·基于高阶累计量的盲反褶积算法第34-37页
     ·基于贝叶斯理论的盲反褶积算法第37-38页
     ·基于信息论的盲反褶积算法第38-42页
3 独立变量分析的基础理论第42-55页
   ·独立变量分析的定义第43-44页
   ·独立变量分析的假设和约束条件第44-45页
   ·独立变量分析的目标函数第45-47页
     ·互信息最小化目标函数第45-46页
     ·负熵最大化目标函数第46-47页
     ·最大似然目标函数第47页
   ·独立变量分析的学习算法第47-54页
     ·随机梯度算法第47-49页
     ·自然梯度算法第49-50页
     ·EASI 算法第50-51页
     ·固定点算法第51-54页
   ·独立变量分析算法的性能指标第54-55页
     ·性能指数第54页
     ·相似系数第54-55页
4 基于独立变量分析的单道地震盲反褶积第55-89页
   ·基于独立变量分析的时间域地震盲反褶积第55-67页
     ·基于独立变量分析的时间域地震盲反褶积算法模型第55-57页
     ·基于独立变量分析的时间域地震盲反褶积算法原理第57-60页
     ·基于独立变量分析的时间域地震盲反褶积算法的数值算例第60-67页
   ·基于独立变量分析的同态地震盲反褶积第67-71页
     ·基于独立变量分析的同态地震盲反褶积算法原理第67-69页
     ·基于独立变量分析的同态地震盲反褶积算法的数值算例第69-71页
   ·基于独立变量分析的含噪地震盲反褶积第71-88页
     ·基于独立变量分析的含噪盲反褶积模型第71-72页
     ·噪声混合矩阵预处理第72-73页
     ·高斯概率密度函数第73-75页
     ·含噪独立变量分析的优化算法第75-76页
     ·基于独立变量分析的含噪地震盲反褶积算法模型第76-77页
     ·高斯噪声协方差递推估计方法第77-81页
     ·基于独立变量分析的含噪地震盲反褶积算法的数值算例第81-88页
   ·本章小结第88-89页
5 基于独立变量分析的多道盲反褶积第89-97页
   ·基于峰度准则的多道盲反褶积第89-94页
     ·基于峰度准则的盲源分离算法第89-90页
     ·基于单用户峰度准则的盲源分离算法第90-92页
     ·基于多用户峰度准则的盲源分离算法第92-94页
   ·基于独立变量分析的多道盲反褶积第94-96页
   ·本章小结第96-97页
6 应用效果分析第97-124页
   ·基于峰度准则的多道盲褶积方法衰减海洋地震勘探强干扰第97-105页
     ·模拟数据试算第98-104页
     ·实际数据处理与分析第104-105页
   ·基于独立变量分析的盲反褶积算法在随钻地震反褶积中的应用第105-124页
     ·随钻地震研究现状第105-107页
     ·随钻地震反褶积原理第107-109页
     ·随钻地震钻头反褶积第109-110页
     ·随钻地震地面记录反褶积第110页
     ·地质建模第110-112页
     ·基于独立变量分析的钻头反褶积第112-120页
     ·基于独立变量分析的多道盲反褶积实现随钻地震反褶积第120-124页
7 结论和建议第124-127页
   ·结论第124-126页
   ·建议第126-127页
参考文献第127-141页
致谢第141-143页
个人简介第143页
学术论文和研究成果第143页

 
 
论文编号BS2804,这篇论文共143
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