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J-GLOBAL ID：201702221786299161   整理番号：17A0054822

適応無作為化順序経験的モード分解を用いた多重反射雑音減衰【Powered by NICT】

Multiple-Reflection Noise Attenuation Using Adaptive Randomized-Order Empirical Mode Decomposition

著者 (5件)： Chen Wei (Key Laboratory of Exploration Technology for Oil and Gas Resources of Ministry of Education, Yangtze University, Wuhan, China) ,  Xie Jianyong (State Key Laboratory of Petroleum Resources and Prospecting, China University of Petroleum, Beijing, China) ,  Zu Shaohuan (State Key Laboratory of Petroleum Resources and Prospecting, China University of Petroleum, Beijing, China) ,  Gan Shuwei (State Key Laboratory of Petroleum Resources and Prospecting, China University of Petroleum, Beijing, China) ,  Chen Yangkang (Jackson School of Geosciences, The University of Texas at Austin, Austin, TX, USA)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 14  号： 1  ページ： 18-22  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 適応無作為化ため経験的モード分解(EMD)に基づく多重反射から雑音を除去するための新しいアプローチを提案した。最初の共通中間点における一次反射は一次反射に対応する自動採取ノーマルムーブアウト(NMO)速度を用いて収集し,無作為に全てのトレースをpermutate平坦化。次に,f xドメインで実施されているEMDベース平滑化法を用いた多重反射に対応する空間的に分布したランダムスパイクを除去する。微量ランダム化手法は,空間方向に沿ったランダムな空間的にコヒーレントな多重反射させることが可能でありニアオフセット多重反射の干渉性を減少させることができる。EMDに基づく平滑化法は,平坦化信号をより良く保存,正確な平坦化を必要とせずにできるメディアンフィルタと予測誤差フィルタよりも優れており,振幅変動を保存するはるかに良好なことができる。さらに,EMDは完全適応アルゴリズムであり,EMDベース平滑化のためのパラメタリゼーションは非常に便利であることができる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： パラメタリゼーション ,  平滑化 ,  フィルタ ,  *多重反射 ,  コヒーレンス ,  振幅ゆらぎ ,  *雑音 ,  メディアンフィルタ ,  予測誤差
準シソーラス用語： 適応アルゴリズム ,  平坦化 ,  *経験的モード分解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 適応 ,  順序 ,  経験的モード分解 ,  多重反射 ,  雑音 ,  減衰