一种基于在线字典更新的地震信号编码方法技术

一种基于在线字典更新的地震信号编码方法，属于地震信号数据编码传输方法，解决地震信号编码中采用字典学习和稀疏表示带来的字典传输问题，可以应用于各种基于地震信号测量的地底测绘中。本发明专利技术包括：（1）将输入地震信号按照时间顺序分成多组，对每组数据采用缓存中的字典进行稀疏编码计算稀疏系数；（2）对步骤（1）中的稀疏系数进行量化及熵编码；（3）从缓存中读取前面P个已传输组的重建数据，结合当前组传输的稀疏系数进行字典学习，从而更新下一组数据稀疏表示所需的字典。本发明专利技术通过在线字典更新的方式，在保证信号有效稀疏表示的前提条件下，并不需要实时传输字典信息，从而有效减少数据传输数据量，可以适用于各种地震信号高速采集应用场合。

【技术实现步骤摘要】
一种基于在线字典更新的地震信号编码方法
本专利技术属于地震信号数据传输方法，具体涉及一种地震信号有损编码方法。
技术介绍
基于地震信号测量的测绘技术是目前地底结构和矿产资源测量的有效方法之一。在每次测绘时，对地底进行地震信号测量将会产生超过100T以上的数据，而目前信号传输的带宽极为有限，因此有必要在传输前通过地震信号编码技术减少地震信号的数据量。现有技术中，提出了一种基于离散余弦变换的地震信号编码方法,它能够获得接近于3倍的压缩倍数。也有采用二维基于局部地震信号自适应的离散余弦变换技术，使得重建后的地震信号重要特征能够得以保存。更进一步地，采用自适应小波包的地震信号编码技术可以获得更高的压缩倍数和更好的重建质量由于其较好的方向保持特性，目前被广泛应用于地震信号的特征提取中。上述方法的主要思想是采用一种合适的基或者冗余的字典来表征地震信号，使得信号的表征是稀疏的。近年来，通过字典学习进行稀疏表示获得了广泛地关注，尤其是在图像编码中得到了广泛的应用在遥感图像中通过双稀疏模型去学习字典，从而获得了较好的编码效果。这些研究成果均表明了在地震信号编码中应用字典学习和稀疏表示的可行性。传统基于本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于在线字典更新的地震信号编码方法，其特征在于，包括编码步骤和解码步骤；其中，所述编码步骤包括：步骤1、将输入地震信号按照时间顺序分成多个组，对每组数据采用缓存中的字典进行稀疏编码，具体是：步骤11、将近临T个迹的地震信号数据分为一组，对每组数据单独进行处理；假设当前组数据为Z组数据，其表示为Yz；将每个迹的数据等分为若干个单元，每个单元yi的长度为M×1，将yi按照列方式进行排序；因此，Yz＝[y1,...yi,...yN]；这里假设每个迹上记录的数据长度为U，那么有如下关系式：T×U＝M×N；步骤12、读取缓存中的字典Dz‑1，给定稀疏系数矩阵WZ的稀疏性为L，对下式进行优化求解：

【技术特征摘要】
1.一种基于在线字典更新的地震信号编码方法，其特征在于，包括编码步骤和解码步骤；其中，所述编码步骤包括：步骤1、将输入地震信号按照时间顺序分成多个组，对每组数据采用缓存中的字典进行稀疏编码，具体是：步骤11、将近临T个迹的地震信号数据分为一组，对每组数据单独进行处理；假设当前组数据为Z组数据，其表示为Yz；将每个迹的数据等分为若干个单元，每个单元yi的长度为M×1，将yi按照列方式进行排序；因此，Yz＝[y1,...yi,...yN]；这里假设每个迹上记录的数据长度为U，那么有如下关系式：T×U＝M×N；步骤12、读取缓存中的字典Dz-1，给定稀疏系数矩阵WZ的稀疏性为L，对下式进行优化求解：步骤2、对步骤S1中的稀疏系数进行量化及熵编码，具体包括：步骤21、采用均匀量化方法对稀疏系数矩阵进行量化，具体如下：wZ(i,j)代表稀疏系数矩阵WZ中坐标为(i,j)的系数数值，Δ代表量化步长，代表(i,j)的系数数值的量化结果，round(·)代表取整运算；步骤22、创建由数值0和数值1组成的非零系数位置矩阵PT，创建方法如下:其中，abs(·)代表绝对值运算；步骤23、对非零系数位置矩阵PT采用算术编码；步骤24、对非零系数(对应于PT(i,j)＝1位置的)采用Huffman编码；步骤3、从缓存中读取前面P个已传输组的重建数据，结合当前组传输的稀疏系数进行字典学习，从而更新下一组数据稀疏表示所需的字典，具体包括：步骤31、计算P+1组重建数据p∈[Z-P,Z](当前组数据是Z组)，计算方法如下：其中，中的单元步骤32、按照如下优化过程求解所需字典DZ：其中，ai代表描述组间相关性...

【专利技术属性】
技术研发人员：田昕，李松，郑国兴，周辉，杨晋陵，高俊玲，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42