基于PCA与K⁃SVD的地震数据去噪方法

打开文本图片集

关键词：稀疏表示，主成分分析，降维处理，K‐SVD，去噪

0 引言

地震数据对地质勘探和地震监测至关重要，提供了了解地球内部结构和地质活动的宝贵信息[1]。地震数据的质量和可靠性常受多种噪声影响，因此，地震数据去噪技术在地球物理研究领域备受关注[2]。目前，地震数据去噪方法可以分为以下几类：基于滤波的方法，通过频域分析或时域分析[3]过滤特定频率或特定时间段内的噪声信号，如带通滤波[4]、陷波滤波[5]等；基于时频分析的方法，利用小波变换[6]、短时傅里叶变换[7]等时频分析技术，捕捉地震信号的时频特征，精确定位和去除噪声；基于降秩的方法，利用奇异值分解（SVD）[8]、主成分分析（PCA）[9]等降秩技术，降低数据的维度和复杂度，从而去除数据中的噪声；基于学习的方法，如深度学习和字典学习等。（剩余7969字）