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J-GLOBAL ID：201702226549660409   整理番号：17A1847098

Curvelet分域Gauss混合モデルに基づく地震信号の雑音低減方法【JST・京大機械翻訳】

The Denoising Method of Meismic Signal Based onCurvelet Domain GSM Model

著者 (2件)： Li Qing (合肥工業大学数学学院,合肥,230009) ,  Wang Jinju (合肥工業大学数学学院,合肥,230009)
資料名： Daxue Shuxue  (Daxue Shuxue)
巻： 33  号： 3  ページ： 37-45  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3301A  ISSN： 1672-1454  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： 地震波信号のランダム雑音抑圧法を,曲率変換とGauss混合モデルに基づいて提案した。まず第一に,確率的ノイズを含む地震信号を分解するために曲率変換を用い,次に,ウェーブレット係数をそれぞれのウェーブレット係数によって推定し,次に,地震波信号を,逆変換によって再構築した後に,ウェーブレット変換によって得た。模擬地震信号と実際の地震信号の実験結果により、本方法は地震信号におけるランダムノイズの干渉を有効に抑制でき、有効な信号を多く保存できることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *分域 ,  曲率 ,  *地震 ,  逆変換 ,  ウェーブレット変換 ,  *雑音低減 ,  地震波 ,  *雑音 ,  再構成 ,  不規則雑音
準シソーラス用語： ウェーブレット係数 ,  *Gauss混合モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： curvelet transform ,  Gaussian scale mixture model ,  random noise ,  denoising method

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  雑音理論  (ND04020U)

タイトルに関連する用語 (4件)： 分域 ,  Gauss混合モデル ,  地震 ,  雑音低減