【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于huber范数的非均一采样地震数据鲁棒重构方法，属于地震数据处理。
技术介绍
1、目前，压缩感知(cs)采集在一个或两个空间方向上实现不规则采样，并在处理阶段重建缺失的样本，因此在工业界引起了广泛关注，并且也逐步在实际采集中运用这种方式。cs采集的主要挑战在于缺失数据的重构，特别是重构的准确性和鲁棒性。此外，现场施工条件可能会破坏采样几何，导致从设计的网格中产生缺失样本和偏离网格的样本，这会影响重构的准确性。压缩感知技术的关键思想是，在信号具有稀疏性的前提下，通过较少的测量就能恢复出完整的信号。这种方法在信号处理、图像处理和数据传输等领域都有重要应用。在理想情况下，cs通过对信号进行非均匀采样，降低了对数据采集的要求，从而减少了数据的存储和传输成本。然而，在实际应用中，由于各种因素如设备限制、环境干扰等，实际采集的样本可能会偏离理想的采样位置，产生所谓的“偏离网格”样本。这些偏离网格的样本，我们将其称之为非均一采样数据，它们会增加信号重构的难度，并且采样的数据中通常都含有随机噪声和异常值噪声，这使得构建一种针对非均...
【技术保护点】
1.一种基于Huber范数的非均一采样地震数据鲁棒重构方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于Huber范数的非均一采样地震数据鲁棒重构方法，其特征在于，步骤一具体是，计算插值算子为：
3.根据权利要求1所述的一种基于Huber范数的非均一采样地震数据鲁棒重构方法，其特征在于，计算阈值函数为：
4.根据权利要求1所述的一种基于Huber范数的非均一采样地震数据鲁棒重构方法，其特征在于，迭代误差ek和伪地震数据pk的计算为：
5.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序...
【技术特征摘要】
1.一种基于huber范数的非均一采样地震数据鲁棒重构方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于huber范数的非均一采样地震数据鲁棒重构方法，其特征在于，步骤一具体是，计算插值算子为：
3.根据权利要求1所述的一种基于huber范数的非均一采样地震数据鲁棒重构方法，其特征在于，计算阈值函数为：
4.根据权利要求1所述的一种基于huber范数的非均一采样地震数据鲁棒重构方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：马坚伟，于四伟，徐英杰，陈尧，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：
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