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基于最大似然准则的f-x-y域l1模预测滤波方法
引用本文:冯兴强,王勋杰,杨长春.基于最大似然准则的f-x-y域l1模预测滤波方法[J].中国石油大学学报(自然科学版),2005,29(4).
作者姓名:冯兴强  王勋杰  杨长春
作者单位:1. 北京城市学院人工智能研究所,北京,100083
2. 中油测井技术服务有限责任公司,北京,100043
3. 中国科学院地质与地球物理研究所,北京,100029
基金项目:国家“973”项目(G1999043311),北京市教委项目(KM200411232012)
摘    要:常规的f-x-y域预测滤波方法基本上都假设随机噪音是服从高斯分布的,但在实际地震资料中并不是所有的随机噪音都服从于高斯分布。针对非高斯分布的随机噪音,讨论了f-x-y域l1模预测滤波方法。该方法利用最大似然准则建立目标函数,同时利用非线性共轭梯度法来优化求解目标函数。理论模型试算表明,f-x-y域l1模预测滤波方法不仅可以有效地消除非高斯分布的随机噪音,而且也避免了假同相轴现象的产生。

关 键 词:f-x-y域  l1模  地震资料处理  最大似然准则  随机噪音

Prediction filtering method using l1 norm based on maximum likelihood rule in f- x - y domain
FENG Xing-qiang,WANG Xun-jie,YANG Chang-chun.Prediction filtering method using l1 norm based on maximum likelihood rule in f- x - y domain[J].Journal of China University of Petroleum,2005,29(4).
Authors:FENG Xing-qiang  WANG Xun-jie  YANG Chang-chun
Institution:FENG Xing-qiang~1,WANG Xun-jie~2,YANG Chang-chun~3
Abstract:It is supposed that the random noise obey the Gauss distribution in conventional filtering methods.But some kinds of random noises in the real seismic data do not obey the Gauss distribution.In order to eliminate the random noise which obeys the non-Gauss distribution,the prediction filtering method using l_1 norm was discussed in f-x-y domain.The objective function was established based on the maximum likelihood rule,which was solved by nonlinear conjugate gradient method.The results of theoretical model test show that the prediction filtering method using l_1 norm can not only effectively eliminate the random noise which obeys the non-Gauss distribution,but also avoid the artificial event.
Keywords:f-x-y domain  l_1 norm  seismic data process  maximum likelihood rule  random noise  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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