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醉染图书现代信息处理技术在地球物理中的应用9787030712080
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章地球物理资料滤波方法11.1小波变换与小波域滤波11.1.1小波变换原理11.1.2小波域滤波实现31.2高阶统计量滤波51.2.1高阶累积量及高阶累积量谱的概念51.2.2高阶累积量及高阶累积量谱的估计71..基于三阶谱的傅里叶振幅与相位重构91.2.4基于三阶谱的位场滤波算法131.3Curvelet域滤波131.3.1Curvelet变换原理131.3.2基于高阶统计量的Curvelet域滤波151.4基于L2范数的滤波方法171.4.1原理及数学形式171.4.2参数选择与方法的物理意义191.5模型数值实验201.6实际资料滤波案例25第2章位场异常识别与边界探测292.1位场异常导数换算及应用前提292.1.1位场异常导数的物理意义302.1.2磁异常化极与磁源重力异常计算312.2垂向导数32.水平总梯度模352.4解析信号振幅362.5Theta图372.6Tilt梯度及其水平导数382.6.1Tilt梯度382.6.2Tilt梯度的水平导数382.6.3模型实验392.7归一化标准差402.8Tilt梯度的改进算法402.8.1模型实验422.8.2韦岗铁矿区磁异常边界探测452.9斜磁化磁异常处理51第3章基于各向异标准化方差的重磁源边界分析563.1各向异标准化方差算法563.1.1算法原理563.1.2算法的物理意义与计算流程573.1.3理论模型593.2改进的各向异标准化方差算法603.2.1算法原理603.2.2计算流程623..理论模型633.3各向异标准化方差算法质653.4复杂模型计算对比663.4.1理论模型673.4.2含噪声模型693.5各种方法处理效果对比76第4章基于谱矩分析技术的位场几何特征784.1谱矩基础知识784.1.1谱矩的定义784.1.2离散数据的各阶谱矩计算794.2基于谱矩的地学特征因子提取方法及应用814.2.1表面统计不变量与均方根斜率方差因子814.2.2自由空气重力异常数据的山脉和盆地识别824.3谱矩方法在磁源体深度反演中的应用844.3.1算术平均顶点曲率854.3.2球状磁源体埋深估计864.3.3板状磁源体埋深估计884.3.4塔里木盆地地区的应用效果904.4基于地壳弧形构造信息提取的四阶谱矩分析934.4.1基于谱矩的边界识别方法934.4.2理论模型实验944.4.3应用案例99第5章震前地球天然脉冲电磁场信号采集与特征分析1015.1地球天然脉冲电磁场场源机理1015.2地球天然脉冲电磁场信号采集1025.3地球天然脉冲电磁场信号的震前特征1035.3.1震前ENPEMF信号的时频谱分解1035.3.2震前ENPEMF信号时频参数的孕震信息特点1105.3.3时频幅度谱二维图的孕震信息特点1155.3.4时频幅度谱三维图的孕震信息特点120第6章时频分析在地球天然脉冲电磁场数据信息提取中的应用1246.1时频分析方法1246.1.1Hilbert变换与谱1246.1.2自适应时频1276.1.3WVD的改进算法1296.2NSTFT-WVD变换在震前地球天然脉冲电磁场信号时频与能量分析中的应用1326.2.1NSTFT-WVD方法原理1326.2.2基于NSTFT-WVD变换的震前ENPEMF信号的时频特点1366.3BSWT-DDTFA方法在震前地球天然脉冲电磁场信号时频分析中的应用1406.3.1BSWT-DDTFA方法原理1406.3.2BSWT-DDTFA方法1416.3.3基于BSWT-DDTFA的震前ENPEMF信号的时频特点1436.4EEMD-WVD方法在震前地球天然脉冲电磁场时频特中的应用1466.4.1ENPEMF数据的二维时频分解1466.4.2EEMD-WVD分解1486.5DE-DDTFA方法在震前地球天然脉冲电磁场信号时频特中的应用1506.5.1DE-DDTFA方法原理1516.5.2DE-DDTFA方法126.5.3基于DE-DDTFA的震前ENPEMF信号的时频特点153第7章混沌-神经网络在地球物理信号强度预测中的应用1577.1混沌理论1577.1.1邻近法1587.1.2自相关函数法1597.2径向基函数神经网络1607.3基于混沌-径向基函数神经网络的震前地球天然脉冲电磁场强度预测162第8章低秩逼近在地震数据重建中的应用1678.1基础知识1678.1.1地震数据重建模型1678.1.2矩阵的秩1678.1.3张量的秩1688.2基于低秩逼近的地震数据重建原理1698.2.1Hankel矩阵预变换1698.2.2纹理块矩阵预变换1708..地震数据的低秩1718.3基于纹理块张量预变换的地震重建1718.3.1纹理块张量预变换1718.3.2纹理块张量预变换下地震数据重建模型1738.3.3模型求解1738.3.4数值实验1758.4基于log-sum函数的地震数据重建1808.4.1基于核范数的地震数据重建方法1818.4.2基于log-sum函数的地震数据重建方法1818.4.3数值实验1838.5基于自相似和低秩先验的地震数据随机噪声压制1878.5.1自相似块匹配1878.5.2基于截断核范数的低秩模型1888.5.3APGL优化求解1898.5.4数值实验191第9章深度学习在地震数据重建中的应用1959.1深度学习概述1959.1.1深度学习的起源与发展1959.1.2深度学习应用于地震数据重建的研究现状1969.2卷积神经网络1969.2.1卷积神经网络的基本组成部分1969.2.2地震数据重建中常用的CNN模型1999.3带纹理约束的深度神经网络在地震数据插值中的应用2009.3.1算法模型2019.3.2实验分析2039.4基于深度先验的地震数据插值2109.4.1基础知识2109.4.2实验分析2159.5基于卷积神经网络的地震数据去噪2209.5.1CNN-NP结构2209.5.2随机噪声去除2229.5.3面波去除225参考文献228
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