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题名基于SBL-WVD的地震高分辨率时频分析
被引量：10
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作者
纪永祯
张渝悦
朱立华
李博
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机构
中国石油化工股份有限公司石油物探技术研究院
中国石油大学(北京)
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出处
《石油物探》
EI
CSCD
北大核心
2020年第1期80-86,107,共8页
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基金
国家科技重大专项“不同缝洞储集体地震识别与预测技术”(2016ZX05014-001)
国家科技重大专项示范工程“缝洞系统结构刻画及描述技术完善”(2016ZX05053-001)
+1 种基金
中国博士后科学基金资助项目(2019M662005)
江苏省333工程科研项目(BRA2018308)共同资助。
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文摘
时频分析是地震数据处理和解释过程中重要的数学工具,其精度和分辨率决定了后续处理和解释成果的质量。提出了一种结合贝叶斯学习方法(sparse bayesian learning,SBL)和魏格纳威利分布(wigner-ville distribution,WVD)的两步高分辨率时频分析方法。第一步基于构建的雷克子波库和贝叶斯学习方法将地震数据分解为子波的线性组合;第二步通过求取子波的魏格纳威利分布获得地震数据的时频分布。其中,贝叶斯最大后验概率和第二型最大似然概率通过迭代求解。贝叶斯学习方法可以用最少数量的、具有不同主频和相位的雷克子波重构地震数据,并同时有效压制随机噪声。求取、分解子波的魏格纳威利分布可有效避免交叉项干扰,分辨率高。模拟数据和实际数据实验结果均验证了方法的正确性和有效性。与常规基于Gabor变换和匹配追踪算法的时频分析方法相比,该方法具有更高的精度和分辨率,有利于后续处理和解释研究。
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关键词
时频分析
高分辨率
贝叶斯学习
魏格纳威利分布
雷克子波库
交叉项干扰
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Keywords
time-frequency analysis
high resolution
sparse Bayesian learning
Wigner-Ville distribution(WVD)
Ricker wavelet library
cross-term interference
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分类号
P631
[天文地球—地质矿产勘探]
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题名CUDA架构下的改进多谱图WVD算法
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作者
张昆帆
王锋
冯志红
赵拥军
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机构
解放军信息工程大学导航与空天目标工程学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014年第12期3584-3586,3590,共4页
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文摘
多谱图WVD算法在计算自项支撑域时需要估计噪声的方差,且由于WVD是二次型运算,当强弱信号共存时,弱信号将被淹没。针对此问题,通过利用所处理信号的双音动态范围来确定支撑域的阈值,并对支撑域的幅度进行修正,避免了对噪声方差的估计,改善了信号时频图的聚集性。仿真实验表明,改进算法在抑制交叉项的同时,很好地保留了弱信号的细节,提高了多谱图WVD算法所处理信号的双音动态范围。最后利用计算机统一设备架构的高强度并行能力实现了该算法,加速比达到50倍左右。
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关键词
多谱图魏格纳威利分布
交叉项
双音动态范围
计算机统一设备架构
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Keywords
multiple spectrograms WVD
cross terms
dual tone dynamic range
computer unified device architecture
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
TP391.41
[电子电信—信息与通信工程]
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