一种基于字典学习的自适应微震数据压缩感知方法

摘要

本发明公开了一种基于字典学习的自适应微震数据压缩感知方法，属于信号处理技术领域，本发明构造自适应冗余字典，根据信号的能量和在自适应字典上的稀疏分解系数确定采样数目，然后根据压缩感知技术对信号进行压缩采样，存储、传输到终端后重构信号。本发明采取K‑SVD算法根据微震信号特征构造自适应冗余字典，保证了信号在稀疏分解重构后峰值不会产生偏差，后根据信号的能量和稀疏度自适应确定采样数目，减少采样数目，增加了有效采样率，减少了存储传输压力，该算法简单易行、效果较为理想，能对矿山微震信号进行有效压缩采样，具有很好的技术价值和应用前景。