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Enregistrement W2318528603 · doi:10.1190/1.3157244

Random and coherent noise attenuation by empirical mode decomposition

2009· article· en· W2318528603 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGeophysics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesBG Group
Mots-clésDeconvolutionHilbert–Huang transformNoise (video)AttenuationFilter (signal processing)Noise reductionAlgorithmGradient noiseValue noiseOffset (computer science)Computer scienceRandom noiseMathematicsNoise measurementNoise floorOpticsPhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We have devised a new filtering technique for random and coherent noise attenuation in seismic data by applying empirical mode decomposition (EMD) on constant-frequency slices in the frequency-offset (f-x) domain and removing the first intrinsic mode function. The motivation behind this development is to overcome the potential low performance of f-x deconvolution for signal-to-noise enhancement when processing highly complex geologic sections, data acquired using irregular trace spacing, and/or data contaminated with steeply dipping coherent noise. The resulting f-x EMD method is equivalent to an autoadaptive f-k filter with a frequency-dependent, high-wavenumber cut filtering property. Removing both random and steeply dipping coherent noise in either prestack or stacked/migrated sections is useful and compares well with other noise-reduction methods, such as f-x deconvolution, median filtering, and local singular value decomposition. In its simplest implementation, f-x EMD is parameter-free and can be applied to entire data sets without user interaction.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,812
Score d'incertitude au seuil0,233

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle