- 专利标题: 一种基于字典学习的自适应微震数据压缩感知方法
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申请号: CN201710804481.5申请日: 2017-09-08
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公开(公告)号: CN107666322B公开(公告)日: 2020-11-10
- 发明人: 彭延军 , 田赛 , 王元红 , 卢新明 , 贾瑞生
- 申请人: 山东科技大学
- 申请人地址: 山东省青岛市经济技术开发区前湾港路579号
- 专利权人: 山东科技大学
- 当前专利权人: 山东科技大学
- 当前专利权人地址: 山东省青岛市经济技术开发区前湾港路579号
- 代理机构: 青岛智地领创专利代理有限公司
- 代理商 种艳丽
- 主分类号: H03M7/30
- IPC分类号: H03M7/30 ; G01V1/28 ; G01V1/22
摘要:
本发明公开了一种基于字典学习的自适应微震数据压缩感知方法,属于信号处理技术领域,本发明构造自适应冗余字典,根据信号的能量和在自适应字典上的稀疏分解系数确定采样数目,然后根据压缩感知技术对信号进行压缩采样,存储、传输到终端后重构信号。本发明采取K‑SVD算法根据微震信号特征构造自适应冗余字典,保证了信号在稀疏分解重构后峰值不会产生偏差,后根据信号的能量和稀疏度自适应确定采样数目,减少采样数目,增加了有效采样率,减少了存储传输压力,该算法简单易行、效果较为理想,能对矿山微震信号进行有效压缩采样,具有很好的技术价值和应用前景。
公开/授权文献
- CN107666322A 一种基于字典学习的自适应微震数据压缩感知方法 公开/授权日:2018-02-06
IPC分类: