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J-GLOBAL ID：202202226380953859   整理番号：22A0203872

辞書学習と帯域通過フィルタリングに基づくロバストなグランドロールノイズ抑制【JST・京大機械翻訳】

Robust Ground Roll Noise Suppression Based on Dictionary Learning and Bandpass Filtering

著者 (1件)： Feng Zhenjie (School of Computer Science and Information Engineering, Anyang Institute of Technology, Anyang, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.3004105.1-5  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： 地上ロール騒音は,土地取得から生じる一般的タイプの地震騒音である。接地ロールノイズは,地上ロールと反射信号の間の強い結合のため,長い間挑戦的な問題である。地上ロール騒音を抑制する最も簡単な方法は,低周波地上ロールを除去し,高周波信号を保持する帯域通過フィルタである。しかし,結合問題のために,帯域通過フィルタは低周波信号の除去と高周波雑音の存在を引き起こす傾向がある。この問題と戦うために,低周波帯域における地上ロールと反射信号をデカップリングするための新しい辞書学習(DL)法を提案した。まず,強低域フィルタを用いて地震ショット収集をフィルタリングし,それによって全ての地上ロールを除去した。次に,漏れた低周波反射信号を検索するためにDL法を適用する。辞書原子は高周波反射信号から得られ,次に,地上ロールと信号の間の低周波混合を符号化するために使用された。その結果,低周波部分における反射信号はスパース符号化プロセスにより容易に分離され,高周波信号に追加される。提案したアルゴリズムの最終出力は,高周波反射と検索低周波反射の間の加算である。地上ロール雑音を含む合成および実ショット収集の両方に対して提案した方法を適用し,その有望な結果を示した。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： アルゴリズム ,  雑音 ,  騒音 ,  接地 ,  *帯域フィルタ ,  低域フィルタ ,  *フィルタリング ,  地震 ,  HF【周波数】 ,  デカップリング ,  LF【周波数】 ,  粒状材 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： 高周波雑音 ,  *辞書学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 辞書学習 ,  帯域通過フィルタ ,  ロバスト