Robust reconstruction via orthogonal matching pursuit with Fourier operators
Notice bibliographique
Résumé
Interpolation and denoising are critical steps in processing seismic data. The Matching Pursuit algorithm is frequently used in seismic data interpolation and noise attenuation. We propose a robust Orthogonal Matching Pursuit Fourier inter- polation (R-OMPFI) algorithm that operates the frequency- wavenumber (f − k) domain to interpolate seismic data and attenuate erratic noise simultaneously. The proposed algorithm uses an f − k angular search algorithm to identify dominant dips. Then, then Fourier coefficients located within preassigned dip corridors are selected and fit to the data via a robust solver. In other words, we adopt a cost function that directly utilizes the selected coefficients to fit synthesized signals via robust M-estimators in the time-space domain. We show that the proposed algorithm is resistant to erratic noise, making it attractive to applications such as simultaneous source deblending and reconstruction of noisy onshore datasets. The proposed methods can interpolate seismic data with different sampling schemes such as regularly decimated data and randomly sampled data on a regular grid. Both synthetic and real seismic data are being tested to examine the performance of the proposed algorithm.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».