公开(公告)号：CN113484906B

公开(公告)日：2023-11-03

申请号：CN202110724731.0

申请日：2021-06-29

Applicant: 中北大学

Inventor： 李剑 ,  李传坤 ,  韩焱 ,  潘晋孝 ,  王黎明 ,  赵飞飞

IPC: G01V1/28

Abstract: 本发明涉及一种基于低频能谱数据驱动的高分辨率能量场重建方法，通过设置在地表的等间距震动传感器阵列采集震源产生的震动信号；通过信号预处理模块对震动信号中的地噪声进行预处理并剔除传感器阵列中的无效数据；获取所有传感器的共有主频范围及不同频段的波形；获取多谱能量场序列图；设计生成对抗网络模型；网络模型训练稳定后保存下来，进行测试时，输入一个信号，生成网络模型将输出一个比其频率更高的信号。本发明建立低频信号到高频信号的非线性映射模型，补充了高频细节信息，提高了聚焦点分辨率；利用生成对抗网络优势，在生成对抗过程完成非线性映射模型的训练，能够更精确地估计丢失的高频信号，提高能量场聚焦程度。

公开(公告)号：CN113484906A

公开(公告)日：2021-10-08

申请号：CN202110724731.0

申请日：2021-06-29

Applicant: 中北大学

Inventor： 李剑 ,  李传坤 ,  韩焱 ,  潘晋孝 ,  王黎明 ,  赵飞飞

IPC: G01V1/28

Abstract: 本发明涉及一种基于低频能谱数据驱动的高分辨率能量场重建方法，通过设置在地表的等间距震动传感器阵列采集震源产生的震动信号；通过信号预处理模块对震动信号中的地噪声进行预处理并剔除传感器阵列中的无效数据；获取所有传感器的共有主频范围及不同频段的波形；获取多谱能量场序列图；设计生成对抗网络模型；网络模型训练稳定后保存下来，进行测试时，输入一个信号，生成网络模型将输出一个比其频率更高的信号。本发明建立低频信号到高频信号的非线性映射模型，补充了高频细节信息，提高了聚焦点分辨率；利用生成对抗网络优势，在生成对抗过程完成非线性映射模型的训练，能够更精确地估计丢失的高频信号，提高能量场聚焦程度。