主成分分析和字典学习联合地震数据去噪方法

摘要

为能获得高信噪比的地震数据,笔者提出了一种基于K--SVD字典学习和主成分分析(PCA)相结合的主成分字典学习算法.与K--SVD算法对误差项直接采用奇异值分解来更新字典原子不同,笔者采用PCA算法分解误差项,并使用第一主成分作为字典原子的更新.通过对复杂模型合成地震记录与实际地震记录进行对比实验,得出该方法较K-SVD算法信噪比大约提高1～1.5 dB,能更好地保护有效信号.