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J-GLOBAL ID：202202279050262075   整理番号：22A1101508

地震データ雑音除去のためのマスク誘導モデル【JST・京大機械翻訳】

Mask-Guided Model for Seismic Data Denoising

著者 (3件)： Fang Ziyi (Department of Information, College of Communication Engineering, Jilin University, Changchun, China) ,  Lin Hongbo (Department of Information, College of Communication Engineering, Jilin University, Changchun, China) ,  Xu Xinyu (Department of Information, College of Communication Engineering, Jilin University, Changchun, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.8026705.1-5  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： 砂漠地震データにおける低周波ランダムノイズは,地震信号との類似性のため,地震データに含まれる有効情報をひどく不明瞭にする。砂漠地震ランダムノイズを抑えるために,著者らは,深い雑音除去ネットワークを導くために信号意味論を導入することによって,新しいマスク誘導地震データノイズ除去モデル(MGDNet)を提案した。MGDNetは2つのサブネットワークから成る。第1のサブネットワークは浅い畳み込みネットワークを利用して,雑音のある地震データに含まれる信号の意味論を表すマスクを予測した。Siameseネットワークに基づく第2のサブネットワークは,マスクにおける信号のグローバル位置情報を結合して,低周波ノイズ特性と信号特性の間の差異を学習して,次の雑音除去ネットワークが地震信号を推定することができた。MGDNetは,信号意味論を利用して雑音除去プロセスをガイドし,地震事象に関連した大域的特徴を,類似性を有するランダム雑音によって不明瞭に保存することができた。模擬データ,公開データセット,およびフィールド地震データに関する結果は,著者らの方法が,砂漠ランダムノイズの抑制と信号構造の復元に及ぼす有意な効果を達成することを示した。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： *雑音 ,  畳込み ,  意味論 ,  ネットワーク ,  低周波雑音 ,  マスク ,  *地震 ,  砂漠 ,  信号特性 ,  不規則雑音 ,  LF【周波数】 ,  雑音低減 ,  類似性 ,  位置情報 ,  *雑音除去

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 地震データ ,  雑音除去 ,  マスク ,  誘導 ,  モデル