摘要
本文研究了地震数据的稀疏分解问题.提出了一种用高斯束稀疏分解表示地震数据的方法.这是一个拟0范数约束优化问题.在求解拟0范数极小化问题的过程中,通过扫描同相轴的方法实现高斯束稀疏分解,数值实现上提出了使用一种快速单调下降的梯度优化方法.本文提出的稀疏优化方法同时具有去噪的功能,数据模拟试验表明了本方法的可行性和可靠性.
We study seismic data decomposition problem in this paper. Seismic data representation using Gaussian beams are proposed. This is an 10 quasi-norm constrained minimization problem. In solving the 10 quasi-norm minimization, scanning event in phase is proposed and a gradient descent method of rapid monotonic decrease is utilized. The sparse optimization method proposed in this paper possesses the ability to remove noise and is validated with numerical simulations.
出处
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第11期3887-3895,共9页
Chinese Journal of Geophysics
基金
国家自然科学基金(11271349)
国家杰出青年科学基金(41325016)
重大科研装备研制项目课题(ZDYZ2012-1-02-04)共同资助
关键词
高斯束
稀疏分解
去噪
Gaussian beam, Sparse decomposition, Denoising
