Seismic Signal Matching and Complex Noise Suppression by Zernike Moments and Trilateral Weighted Sparse Coding
Notice bibliographique
Résumé
Noise in field seismic data is usually complicated. Most signal-to-noise (S/N) ratio enhancement methods are designed for some specific noise type and they will become less effective when dealing with complex noise. In this article, we propose to use a trilateral weighted sparse coding (TWSC) scheme within the block matching framework for complex noise attenuation. Block matching-based approaches take the repetitive nature of effective signals into account which facilitates the S/N ratio enhancement. Block matching requires the identification of similar signal patches through a data set. This becomes more challenging for low-quality data. Thus, the signal matching criterion is of great importance. The Euclidean distance is the most widely used criterion for similarity measurement in block matching. It becomes a bottleneck for matching low-quality data or for data with rotations. To overcome this obstacle, we modify the Euclidean distance criterion by computing distances using Zernike moments which are rotation invariant and add noise robustness. This in turn benefits the subsequent filtering stage by TWSC, which uses two weight matrices to characterize the complex noise properties, and a third matrix to characterize the sparsity priors of signal. The improved sparse coding model is solved by the alternating direction method of multipliers. Tests on synthetic and several field data sets show that the proposed strategy achieves better performance in dealing with complex noise.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».