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用独立分量分析方法实现地震转换波与多次反射波分离
被引:16
作者
:
刘喜武
论文数:
0
引用数:
0
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0
机构:
中国科学院地质与地球物理研究所
刘喜武
论文数:
引用数:
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机构:
刘洪
郑天愉
论文数:
0
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0
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0
机构:
中国科学院地质与地球物理研究所
郑天愉
机构
:
[1]
中国科学院地质与地球物理研究所
[2]
中国科学院研究生院
[3]
中国科学院研究生院 中国北京
[4]
中国北京
来源
:
防灾减灾工程学报
|
2003年
/ 01期
基金
:
中国科学院知识创新工程重大项目;
关键词
:
独立分量分析;
地震转换波;
多次反射波;
信号分离方法;
D O I
:
10.13409/j.cnki.jdpme.2003.01.004
中图分类号
:
P315.3 [地震波、地震震级、震源物理];
学科分类号
:
070801 ;
摘要
:
独立分量分析(ICA)是新兴的一种统计学方法。其目的是寻求对非高斯分布数据进行有效表示,使得各个基分量在统计学意义上独立,或者尽最大可能独立。这种表示意在获取数据的基本结构,可有效实现特征提取和信号分离。本文概述ICA的基本理论和快速算法,并在分析地震记录特点的基础上,阐明采用ICA方法可以实现对沉积地区远震记录中转换波和多次反射波的分离。研究结果表明,ICA方法可有效地分离地震转换波和多次反射波,并由此获得较为合理的地下间断面初步解释结果,从而有利于扩展接收函数技术的应用。
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页数:9
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共 2 条
[1]
Independent component ordering in ICA time series analysis[J] . Yiu-ming Cheung,Lei Xu.Neurocomputing . 2001 (1)
[2]
A fast fixed-point algorithm for independent component analysis
[J].
Hyvarinen, A
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
Helsinki University of Technology, Lab. of Comp. and Info. Science, Espoo
Hyvarinen, A
;
Oja, E
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0
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0
机构:
Helsinki University of Technology, Lab. of Comp. and Info. Science, Espoo
Oja, E
.
NEURAL COMPUTATION,
1997,
9
(07)
:1483
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[1]
Independent component ordering in ICA time series analysis[J] . Yiu-ming Cheung,Lei Xu.Neurocomputing . 2001 (1)
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Hyvarinen, A
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Oja, E
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Helsinki University of Technology, Lab. of Comp. and Info. Science, Espoo
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