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J-GLOBAL ID：201702218614524834   整理番号：17A0736675

カーブレット変換に基づく地震波データ分離技術【JST・京大機械翻訳】

An approach to signal noise separation of seismic data based on Curvelet transform

著者 (4件)： ZHOU Huai-Lai (College of information Engineering , Chengdu University of Technology) ,  LI Mei (PanZhiHua University) ,  ZHENG Wen-Feng (College of information Engineering , Chengdu University of Technology) ,  PENG Xiao-Ming (Exploration & Development Research Institute of Jianghan Oilf ield Branch Company ,SlNOPEC)
資料名： Diqiu Wulixue Jinzhan  (Diqiu Wulixue Jinzhan)
巻： 24  号： 2  ページ： 620-625  発行年： 2009年 
JST資料番号： C2223A  ISSN： 1004-2903  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 地震データにおいて,雑音干渉は効果的に信号の抽出に影響を及ぼし,そのために,信号の分離と処理を必要とする。本論文では,カーブレット変換とKL変換に基づくハード-ソフトしきい値処理法を提案した。まず第一に,地震データをカーブレット変換によって変換し,次に,各スケール係数に対して適切な閾値を選択して雑音を抑制し,次に,KL変換を用いてデータのコヒーレント信号を抽出し,最後に雑音除去後の記録を再構築した。合成記録と実際の地震データ処理実験により、この方法はウェーブレット変換法と比較して、より効果的にSN比の分離を行い、地震断面のSN比と分解能を向上させることができることが証明された。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 再構成 ,  雑音 ,  分解能 ,  閾値 ,  ウェーブレット変換 ,  干渉 ,  *地震波 ,  SN比 ,  Karhunen-Loeve変換 ,  雑音除去 ,  *地震
準シソーラス用語： コヒーレント信号 ,  閾値処理 ,  地震データ ,  *カーブレット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Curvelet transform ,  Ridgelet transform ,  wavelet transform ,  KL transform ,  SNR ,  resolution

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： カーブレット変換 ,  地震波