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一种基于神经网络的地震信号去噪的处理方法被引量：4: 1997年; 在众多的去噪处理方法中，Ｋ－Ｌ变换是去除随机噪声的有效方法．Ｋ－Ｌ变换是利用地震剖面各道在空间方向的相关性来取信号的共同特征，以实现去除剖面中的随机噪声．传统的Ｋ－Ｌ变换是通过矩阵的Ｈｏｕｓｈｏｌｄ变换实现的．其运算量及空间占用量比较大．笔者用一种Ｈｏｐ－ｆｉｅｌｄ网实现对地震剖面进行Ｋ－Ｌ变换的去噪处理，并且给出了该网络的详尽描述及稳定性证明．由于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网能实时进行处理，固而具有实时性．模拟实验的结果表明，这种方法对消除地震剖面的随机噪声是一种行之有效的方法．; 吴剑华吴金枢; 关键词：地震信号随机噪声神经网络去噪处理地震勘探

用Gabor展开进行地震数据的滤波被引量：1: 1999年; Gabor展开是用一组在时域及频域都局部化且具有能量集中性质的函数来展开信号,这种特征使得Gabor展开适于处理那些时间无关或非平稳的信号。利用框架理论,类似于SVD特征映像滤波方法,本文用Gabor展开滤波方法来进行地震信号的去噪处理。仿真结果显示出Gabor展开滤波方法的优越性。; 吴剑华; 关键词：GABOR展开滤波地震数据信号处理

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吴剑华