Improvement of coda phase detectability and reconstruction of global seismic data using frequency–wavenumber methods
Notice bibliographique
Résumé
Due to uneven earthquake source and receiver distributions, our abilities to isolate weak signals from interfering phases and reconstruct missing data are fundamental to improving the resolution of seismic imaging techniques. In this study, we introduce a modified frequency–wavenumber (fk) domain based approach using a ‘Projection Onto Convex Sets’ (POCS) algorithm. POCS takes advantage of the sparsity of the dominating energies of phase arrivals in the fk domain, which enables an effective detection and reconstruction of the weak seismic signals. Moreover, our algorithm utilizes the 2-D Fourier transform to perform noise removal, interpolation and weak-phase extraction. To improve the directional resolution of the reconstructed data, we introduce a band-stop 2-D Fourier filter to remove the energy of unwanted, interfering phases in the fk domain, which significantly increases the robustness of the signal of interest. The effectiveness and benefits of this method are clearly demonstrated using both simulated and actual broadband recordings of PP precursors from an array located in Tanzania. When used properly, this method could significantly enhance the resolution of weak crust and mantle seismic phases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».