[an error occurred while processing this directive] ������� 2016, 35(2) 543-548 DOI:     ISSN: 1004-5589 CN: 22-1111/P

����Ŀ¼ | ����Ŀ¼ | ������� | �߼�����                                                            [��ӡ��ҳ]   [�ر�]
����
��չ����
������Ϣ
Supporting info
PDF(4377KB)
[HTMLȫ��]
�����[PDF]
�����
�����뷴��
�ѱ����Ƽ�������
�����ҵ����
�������ù�����
����
Email Alert
���·���
���������Ϣ
���Ĺؼ����������
SVD
�ֲ���ֵ��
�������
��������
���������������
���
����
�γ�
����
¹��
PubMed
Article by Jiang, Y. H.
Article by Liu, C.
Article by Song, C.
Article by Gao, Y.
Article by Lu, Q.
���� SVD �ĵ��������������������뷽��
 ���, ����, �γ�, ����, ¹��
1. ���ִ�ѧ ����̽���ѧ�뼼��ѧԺ������ 130026; 2. ���ִ�ѧ ����ˮ��Դ�뻷���������ص�ʵ���ң����� 130021
ժҪ��

����������� SVD �ĵ��������������������뷽�����ڵ��������ͬ����ˮƽ��ӽ�ˮƽʱ������Ч�ط�������������е������������ߵ�������ķֱ��ʡ�Ϊ��˵�� SVD ����������뷽������Ч�Ժ͸�Ч�ԣ�����ģ�����飬�ںϳɵ����¼�м������������֮�����ʵ�ʵ������ϴ����ֱ��� SVD �����ͻ���С���任�ķֲ���ֵ�����Լ�����������ĺϳɼ�¼�ͼ������������ʵ�����Ͻ�������������봦���Աȷ��֣�SVD ����������뷽������ڻ���С���任�ķֲ���ֵ����������Ч�Ҹ�Ч��

�ؼ����� SVD   �ֲ���ֵ��   �������   ��������  
Method on random noise separation from poststack seismic data based on SVD
JIANG Yu-Hang, LIU Cai, SONG Chao, GAO Yue, LU Qi
1. College of Geo- exploration Science and Technology��Jilin University��Changchun 130026��China; 2. Key Laboratory of Groundwater ��esources and Environment��Ministry of Education��Jilin University��Changchun 130021��China
Abstract:

The authors present a new method of random noise separation from poststack seismic data based on SVD�� If the events of seismic profile are horizontal or closely horizontal��this method can separate the random noise from the seismic data validly and greatly improve the resolution of the seismic profile�� In order to demonstrate the validity and high efficiency of de- noising method based on SVD��the authors set up model experiments firstly��then add random noise into the synthetic seismic data and field data�� The noisy synthetic seismic data and field data with SVD method and wavelet threshold de- noising method have been processed respectively�� The results show that com- pared with wavelet threshold de- noising method��SVD method can separate the random noise from the seismic data more validly and efficiently��

Keywords: SVD method   wavelet threshold de- noising method   random noise   noise separation  
�ո�����  �޻�����  ����淢������  
DOI:
������Ŀ:

ͨѶ����:
���߼��:
����Email:

�ο����ף�
�������������
1�� л���, ��־��, ��Ծ��.һ�ֻ���AR ģ�͵�Ԥ���˲�ѹ�������������[J]. �������, 2012,31(3): 567-573
2�� ����, ������, �����, ����.����Ӧ��Ȩ�Ľ�������ֵ�˲�[J]. �������, 2013,32(2): 396-402

Copyright by �������