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CEEMD與KSVD字典訓練相結合的去噪方法
樂友喜; 楊濤; 曾賢德 中國石油大學(華東)地球科學與技術學院; 山東青島266580; 黃河勘測規劃設計研究院有限公司; 河南鄭州450003; 中國能源建設集團新疆電力設計院有限公司; 新疆烏魯木齊830001
關鍵詞：完備總體經驗模態分解 ksvd學習字典 稀疏表示 自相關 隨機噪聲
摘要：本文提出一種完備總體經驗模態分解(CEEMD)方法與K奇異值分解(KSVD)學習字典算法相結合的地震信號去噪方法。含噪信號通過CEEMD分解得到一系列不同尺度的固有模態函數(IMF);按頻率由高到低依次排列IMF各分量,并做自相關分析,去除噪聲主導的IMF分量;將累加的過渡IMF分量疊加重構并做CEEMD二次分解,通過自相關分析再次去除噪聲主導的IMF分量;分別疊加二次CEEMD分解剩余的IMF分量和一次剩余的IMF分量,得到兩個新的含噪信號,并利用KSVD過完備字典分別稀疏表示該兩個新的含噪信號,即由稀疏系數重構去噪后地震信號,進而重構最終去噪結果。實驗結果證明:該算法的去噪效果明顯優于F-X去噪、小波閾值去噪和KSVD字典稀疏去噪等傳統方法。
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