文献类型：期刊文章

作　　者：刘保童[1] 朱光明[2]

机构地区：[1]西安科技大学地质与环境工程系 [2]长安大学应用地球物理研究所

出　　处：《石油地球物理勘探》

年　　份：2005

卷　　号：40

期　　号：6

起止页码：632-636

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：2006049664364)、GEOREFPREVIEWDATABASE、IC、JST、PA、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：在地震数据处理中,常使用KL滤波来消除相干和随机噪声,以提高地震记录的信噪比。常规KL变换一般 采用模式向量特征值分解(EVD)和相关的奇异值分解(SVD)等集中式计算方法,但记录道数较多时,计算成本 就太高,难以在实际中应用。本文首次将人工神经网络引入到地震信号的KL滤波中,通过自组织(无监督)学习 自适应计算网络连接的权值来得到正交分解的投影向量。通过理论记录的试算,将常规的KL变换方法和本文 介绍的方法进行对比,表明两种实现方法所得结果一致,但本文方法在输入记录道数较多时比常规方法速度 快,可极大地降低滤波处理的计算成本。这使得KL滤波摆脱了耗时量大的缺点,更具实用性。文章最后给出了 对实际资料进行KL滤波的两个算例。

关 键 词：KL变换 地震数据处理 神经网络  去噪 相干噪声 信噪比  

分 类 号：P618.110.8] P631.443[地质学类;地质类]