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已找到 17 条结果
- 基于压缩感知和深度学习的地震数据重建北大核心CSTPCD摘要：在越来越复杂的勘探环境中,针对因地震数据不完整、不规则导致的重建结果不精确的问题,提出了一种基于压缩感知和深度学习的地震数据重建方法.首先,利用地震信号在Shearlet变换域内的稀疏性,在压缩感知框架下对数据进行预处理.然后,将预处理后的结果作为网络的输入数据,将完整的地震数据作为标签数据,对两者进行数据块处理并建立训练数据,利用卷积神经网络(CNN)实现地震数据端到端的重建.最后,基于训练后的网络模型获得最终重建结果.利用合成地震…查看全部>>
- 基于压缩感知的磁共振图像重建算法的VC实现北大核心CSTPCD
- 基于Shearlet变换稀疏约束地震数据重建北大核心CSCDCSTPCD摘要：地震数据重建是地震数据处理流程中关键步骤之一,重建效果的好坏直接影响到后续的多次波消除以及偏移成像效果.为了获得更好的重建效果,提出了以压缩感知为理论基础,采用jitter欠采样的Shearlet变换稀疏约束地震数据重建方法.将Shearlet变换与凸集投影(POCS)算法结合起来在动校正预处理后对地震数据进行重建,增强了地震数据在Shearlet域的稀疏性.理论分析和实际地震数据验证结果表明,该方法可以在部分地震数据缺失的情况…查看全部>>
- 压缩感知地震数据重建中的三个关键因素分析北大核心CSCDCSTPCD
- 利用压缩感知技术的离散正交S变换地震数据重建北大核心CSCDCSTPCD摘要：压缩感知中不同稀疏变换的重建效果及计算效率存在差异,为此文中提出一种基于压缩感知技术的离散正交S变换(DOST)地震数据重建方法.通过求取一组正交基函数与时间序列的内积,得到时频矩阵,使原始信号呈现更强稀疏性,以改善压缩感知地震数据重建效果.该方法弥补了S变换不能作为压缩感知的稀疏变换的局限性,向压缩感知理论体系引入了一种适用的稀疏变换方法.理论模型和实际数据试算结果表明,该方法迭代快速且收敛稳定,整体重建效果令人满意.
- 压缩感知磁共振成像脉冲序列的设计与实现北大核心CSTPCD
- 基于双树复小波变换的磁共振幅值相位同时重建
- 基于改进层式DCT的压缩感知图像处理CSCDCSTPCD摘要：为改善图像压缩质量,提出一种基于改进层式离散余弦变换(DCT)的压缩感知图像处理方法.该方法保留层式DCT变换的最高层系数,只对其余层高频子带系数进行压缩感知随机测量.利用正交匹配追踪算法对高频系数进行恢复,通过DCT反变换重构图像.实验结果表明,与基于层式DCT的方法相比,在相同压缩比的情况下,该方法重构图像的峰值信噪比较高.
- 基于稀疏变换的大型固定干扰信噪分离技术研究CSCD
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