【摘 要】
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为了有效压制地震数据随机噪声,同时为了提高计算效率,提出了快速加权Schatten P范数最小化(FWSNM)算法。在地震数据非局部自相似块结构的基础上,建立低秩压制噪声模型,该模
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:61601417,61702212),湖北省教育厅科学技术研究项目(编号:B2017597),“地球内部多尺度成像”湖北省重点实验室开放基金项目(编号:SMIL-2018-06)
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为了有效压制地震数据随机噪声,同时为了提高计算效率,提出了快速加权Schatten P范数最小化(FWSNM)算法。在地震数据非局部自相似块结构的基础上,建立低秩压制噪声模型,该模型利用加权Schatten P范数逼近秩。在模型求解中涉及奇异值分解,利用随机奇异值分解代替奇异值分解,降低算法计算复杂度,以得到快速加权Schatten P范数最小化(FWSNM)算法。实验结果表明,在保持信噪比一致的条件下,FWSNM算法相对于WSNM算法耗时更短。因此FWSNM算法计算效率更高,压制噪声性能更优。
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