Compressed sensing with log-sum heuristic recover for seismic denoising
Notice bibliographique
Résumé
The compressed sensing (CS) method, commonly utilized for restructuring sparse signals, has been extensively used to attenuate the random noise in seismic data. An important basis of CS-based methods is the sparsity of sparse coefficients. In this method, the sparse coefficient vector is acquired by minimizing the <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="m1"><mml:mrow><mml:msub><mml:mi mathvariant="bold">l</mml:mi><mml:mn mathvariant="bold">1</mml:mn></mml:msub></mml:mrow></mml:math> norm as a substitute for the <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="m2"><mml:mrow><mml:msub><mml:mi mathvariant="bold">l</mml:mi><mml:mn mathvariant="bold">0</mml:mn></mml:msub></mml:mrow></mml:math> norm. Many efforts have been made to minimize the <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="m3"><mml:mrow><mml:msub><mml:mi mathvariant="bold">l</mml:mi><mml:mi mathvariant="bold">p</mml:mi></mml:msub></mml:mrow></mml:math> norm (0 &lt; p &lt; 1) to obtain a more desirable sparse coefficient representation. Despite the improved performance that is achieved by minimizing the <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="m4"><mml:mrow><mml:msub><mml:mi mathvariant="bold">l</mml:mi><mml:mi mathvariant="bold">p</mml:mi></mml:msub></mml:mrow></mml:math> norm with 0 &lt; p &lt; 1, the related sparse coefficient vector is still suboptimal since the parameter p is greater than 0 rather than infinitely approaching 0 <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="m5"><mml:mrow><mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"><mml:mrow><mml:mi mathvariant="bold">p</mml:mi><mml:mo>→</mml:mo><mml:msup><mml:mn mathvariant="bold">0</mml:mn><mml:mo>+</mml:mo></mml:msup></mml:mrow></mml:mfenced></mml:mrow></mml:math> . Therefore, the CS method with the limit <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="m6"><mml:mrow><mml:mi mathvariant="bold">p</mml:mi><mml:mo>→</mml:mo><mml:msup><mml:mn mathvariant="bold">0</mml:mn><mml:mo>+</mml:mo></mml:msup></mml:mrow></mml:math> is proposed to enhance the sparse performance and thus generate better denoised results in this paper. Our proposed method is referred to as the CS-LHR method because the solving process for minimizing <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="m7"><mml:mrow><mml:mi mathvariant="bold">p</mml:mi><mml:mo>→</mml:mo><mml:msup><mml:mn mathvariant="bold">0</mml:mn><mml:mo>+</mml:mo></mml:msup></mml:mrow></mml:math> is the log-sum heuristic recovery (LHR). Furthermore, to improve the computational efficiency, we incorporate the majorization-minimization (MM) algorithm in this CS-LHR method. Experimental results of synthetic and real seismic records demonstrate the remarkable performance of CS-LHR in random noise suppression.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».