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J-GLOBAL ID：201802238233772121   整理番号：18A1730521

分数次数ウェーブレットドメインGSMモデルに基づく地震信号ランダムノイズ抑圧手法【JST・京大機械翻訳】

Random noise attenuation method of seismic signal based on the fractional order wavelet domain GSM model

著者 (4件)： Wang Jinju (合肥工業大学数学学院,合肥,230009) ,  Li Qing (合肥工業大学数学学院,合肥,230009) ,  Xu Xiaohong (合肥工業大学計算机与信息学院,合肥,230009) ,  Cao Li (合肥工業大学数学学院,合肥,230009)
資料名： Diqiu Wuli Xuebao  (Diqiu Wuli Xuebao)
巻： 61  号： 7  ページ： 2989-2997  発行年： 2018年 
JST資料番号： B0627A  ISSN： 0001-5733  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： 地震信号中のランダムノイズは一種の干渉波であり、地震信号のSN比を深刻に下げ、資料の後続処理と分析に影響する。地震信号における有効信号とランダムノイズの相違に基づいて,本論文は,分数Bスプラインウェーブレット変換とガウススケール混合モデルを結合して,地震信号のランダムノイズ抑圧方法を提案した。最初に,分数次数Bスプラインウェーブレット変換を用いて,ノイズを含む地震信号を,最適分数次数のウェーブレット時間周波数領域に写像し,次に,ガウススケール混合モデルを,それぞれのウェーブレットサブバンド係数に対して確立し,そして,ソース地震信号のウェーブレット係数を,Bayes法によって推定した。最後に,分数次数Bスプラインウェーブレット逆変換を用いて,雑音除去後の地震信号を得た。地震記録と実際の地震信号の雑音低減処理の結果,提案した方法が地震信号のランダム雑音を効果的に抑制でき,有効な信号を効果的に保存できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音低減 ,  ウェーブレット変換 ,  周波数領域 ,  雑音除去 ,  SN比 ,  *雑音 ,  *不規則雑音 ,  *地震 ,  Bスプライン ,  逆変換 ,  *波束 ,  地震記象
準シソーラス用語： Bayes法 ,  ウェーブレット係数 ,  混合モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Seismic signal ,  Random noise ,  Fractional order B spline wavelet ,  Gaussian Scale Mixture model

分類 (1件)： 地震学一般  (DC03020A)

タイトルに関連する用語 (9件)： 分数次 ,  ウェーブレット ,  ドメイン ,  GSM ,  モデル ,  地震 ,  ランダムノイズ ,  抑圧 ,  手法