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J-GLOBAL ID：202202221588831182   整理番号：22A0397655

関節スパース性促進法による非等間隔グリッド上の地震データ正則化【JST・京大機械翻訳】

Seismic Data Regularization on Nonequispaced Grid via a Joint Sparsity-Promotion Method

著者 (2件)： Wang Xiaojing (Department of Mathematics, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Yu Siwei (Center of Geophysics, Harbin Institute of Technology, Harbin, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.7503205.1-5  発行年： 2022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： 地震データ正則化問題は地震データ処理に不可欠である。カーブレットデータ駆動気密フレームベーススパース性促進(CDSP)法と名付けた圧縮センシング理論に基づく関節スパース性促進法を提案した。CDSP法は,空間次元に沿った非等空間格子上で直接地震データを正規化する。ジョイントスパース性は,投影された規則的空間グリッド上で同時にカーブレットとデータ駆動のタイトフレーム変換で利用される。非等間隔格子から等空間格子への投影を,非等間隔離散化Fourier変換によって達成した。カーブレット-スパース運動ベース(CSP)正則化法と比較して,CDSPは,あらかじめ定義されたカーブレット変換と適応学習スパース変換の利点を1つの単一最適化モデルに組み合わせる。乗算器(ADMM)の代替方向法を適用し,最適化問題を解決した。1つの合成と2つのフィールド用例は,CDSP方法がイベントの連続性の保存に関してより良く機能して,CSP方法より少ないアーチファクトを作り出すことを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Fourier変換 ,  最適化問題 ,  乗算器 ,  結晶格子 ,  連続性 ,  *正則化 ,  正規化 ,  アーチファクト
準シソーラス用語： 適応学習 ,  *スパース性 ,  離散化 ,  データ駆動 ,  圧縮センシング ,  カーブレット ,  タイトフレーム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 関節 ,  スパース性 ,  促進 ,  等間隔 ,  グリッド ,  地震データ ,  正則化