1 安阳师范学院计算机与信息工程学院, 河南 安阳 455000
2 河北工业大学电子信息工程学院, 天津 300401
K均值序贯泛化(SGK)去噪算法在字典更新阶段会引入噪声干扰。为了控制噪声干扰对字典原子的影响,构建一种干扰控制K均值序贯泛化(C-SGK)地震信号去噪算法。该算法在字典更新阶段通过判断信噪比值与设定阈值间的大小来决定是否更新原子。若信噪比值大于设定阈值,则顺序更新原子,反之则不更新原子。对人工合成和实际地震信号的去噪结果表明,本算法能够很好地控制噪声干扰,且与传统SGK算法比较发现,本文算法对地震信号的去噪效果更优。
机器视觉 二维地震信号 噪声干扰控制 K均值序贯泛化字典 去噪 信噪比 激光与光电子学进展
2019, 56(3): 031501
1 安阳师范学院计算机与信息工程学院, 河南 安阳 455000
2 用友软件公司天津分公司, 天津 300508
提出了一种基于W加权核范数最小化的地震信号盲去噪算法。采用主成分分析法估计地震信号噪声水平,借助加权核范数最小化(WNNM)实现去噪。在去噪中通过权值分配控制矩阵奇异值的收缩程度,提升了算法性能。分别对三种地震信号进行去噪,并与双树复小波变换、曲波变换、WNNM算法进行了性能对比。研究结果表明,该算法在噪声水平未知的情况下,能有效去除地震信号所含噪声,去噪效果优于传统去噪算法。
机器视觉 地震信号 去噪 噪声水平估计 加权核范数最小化 激光与光电子学进展
2019, 56(7): 071503
