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J-GLOBAL ID：202202231902861079   整理番号：22A0397663

異常値の存在におけるl_1ノルムによるデータフィッティングに基づく地震再構成【JST・京大機械翻訳】

Seismic Reconstruction Based on Data Fitting With the l₁-Norm in the Presence of Abnormal Values

著者 (4件)： Sun Yaoguang (State Key Laboratory of Petroleum Resources and Engineering, China University of Petroleum-Beijing, Beijing, China) ,  Cao Siyuan (State Key Laboratory of Petroleum Resources and Engineering, China University of Petroleum-Beijing, Beijing, China) ,  Chen Siyuan (State Key Laboratory of Petroleum Resources and Engineering, China University of Petroleum-Beijing, Beijing, China) ,  Xu Yankai (State Key Laboratory of Petroleum Resources and Engineering, China University of Petroleum-Beijing, Beijing, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.7504005.1-5  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： 地震探査では,放棄された鉱山と悪い痕跡があり,欠測データをもたらす。さらに,不適切な処理方法はランダム化振幅異常を導入する。l_2ノルムによる従来の平滑化項は,ランダム雑音がGauss分布であると仮定する。Gauss分布に対して,l_2ノルムの表現は,l_1ノルムと比較して短いテールを持ち,データの異常値は抑制できず,解の安定性は貧弱であった。ラプラシアン分布に対して,l_1ノルムの表現は,l_2ノルムと比較して長いテールを持ち,それは異常値に対して良い耐性を有した。圧縮センシングの理論に基づく新しい方法を提案し,データフィッティング項としてl_1ノルムを使用し,異常振幅雑音による欠測データに対するスパース再構成方程式を用いた。異常値のない完全データの方程式を解くため,近似投影サブ勾配法を適用する。モデルと現場データテストは,提案した方法の増加したロバスト性を確認した。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： 傾斜法 ,  正規分布 ,  *地震 ,  近似法 ,  地震探査 ,  平滑化 ,  鉱山 ,  再構成 ,  不規則雑音 ,  *異常値 ,  構成方程式 ,  ロバスト性 ,  *ノルム ,  Laplace演算子
準シソーラス用語： 圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 異常値 ,  ノルム ,  フィッティング ,  地震 ,  再構成