基于压缩感知的地震数据规则化技术在塔里木区块的应用

郑多明, 王德英, 吴宇兵, 寇龙江, 陈阳阳, 金保中

Application of compressed sensing-based seismic data regularization technology in the Tarim block

ZHENG Duo-Ming, WANG De-Ying, WU Yu-Bing, KOU Long-Jiang, CHEN Yang-Yang, JIN Bao-Zhong

表1 5种稀疏表示方法特点

Table 1 Characteristics of five sparse representation methods

稀疏变换方法 特点 傅里叶变换(Fourier) 计算速度快,识别信号的全局特征, 不能识别局部特征 离散余弦变换(DCT) 能量集中于低频,不能识别局部特征 短时傅里叶变换 (short-time Fourier) 可识别局部特征,但窗口形态固定 曲波变换(Curvelet) 多尺度性,多方向性,各向异性, 有效表征曲线特征,无自适应性 剪切波变换(Shearlet) 多尺度性,多方向性,各向异性, 有效表征曲线特征,局部特征 刻画能力强,无自适应性