Unsupervised Dictionary Learning for Signal-to-Noise Ratio Enhancement of Array Data

Zhang Chao; van der Baan Mirko; Chen Ting

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Unsupervised Dictionary Learning for Signal-to-Noise Ratio Enhancement of Array Data

机译：无监督的字典学习阵列数据的信噪比增强

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Waveform enhancement methods generally explore lateral coherency in arrivals, often assuming a linear moveout across an array, as exhibited by plane waves. We illustrate how unsupervised dictionary learning combined with orthogonal matching pursuit for feature extraction can be used for signal-to-noise ratio (SNR) enhancement. In this strategy, waveform characteristics are directly learned from provided data samples; the created dictionary is then used for signal extraction. This combination prevents the need to set a predefined dictionary, and it becomes computationally efficient because learning is only done on smaller data portions. Because the dictionary is learned from data, there is no assumption regarding wavefront shape or form. Tests on synthetic and field data demonstrate the better denoising performance in terms of SNR enhancement compared to other methods.

机译：波形增强方法通常探讨抵达的横向一致性，通常假设阵列上的线性移动，如平面波所呈现。我们说明了无监督的字典学习如何与正交匹配追求相结合的特征提取可以用于信噪比（SNR）增强。在此策略中，从提供的数据样本直接学习波形特征; 然后将所创建的字典用于信号提取。该组合可防止设置预定义字典，并且变得计算效率，因为仅在较小的数据部分上完成学习。因为词典来自数据，所以没有关于波前形状或形式的假设。与其他方法相比，对合成和现场数据的测试展示了SNR增强方面的更好的去噪能。

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来源
《Seismological research letters》 |2019年第2appa期|共8页
作者
Zhang Chao; van der Baan Mirko; Chen Ting;
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作者单位

Univ Alberta Dept Phys CCIS Edmonton AB T6G 2E1 Canada;

Univ Alberta Dept Phys CCIS Edmonton AB T6G 2E1 Canada;

Los Alamos Natl Lab Div Earth &

Environm Sci MS D446 Los Alamos NM 87545 USA;

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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类地震学;
关键词

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