公开(公告)号：CN111308553B

公开(公告)日：2021-02-02

申请号：CN202010159543.3

申请日：2020-03-09

Applicant: 清华大学

Inventor： 陆文凯 ,  田星宇

IPC: G01V1/36 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的自适应异常振幅压制技术，所述技术包括以下步骤：步骤1：利用深度神经网络提取异常振幅的位置信息和宽度信息；步骤2：利用步骤一提取的数据自适应地设计异常振幅区域的异常振幅衰减算法的参数。本发明利用深度神经网络的方法，使用网络来确定异常振幅的位置信息和宽度信息。然后再将这些信息用于后续的AAA去噪的过程中，从而使得AAA算法能够自适应地作用于不同的异常振幅，更好地压制噪声和保留有效信号。

公开(公告)号：CN111308553A

公开(公告)日：2020-06-19

申请号：CN202010159543.3

申请日：2020-03-09

Applicant: 清华大学

Inventor： 陆文凯 ,  田星宇

IPC: G01V1/36 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的自适应异常振幅压制技术，所述技术包括以下步骤：步骤1：利用深度神经网络提取异常振幅的位置信息和宽度信息；步骤2：利用步骤一提取的数据自适应地设计异常振幅区域的异常振幅衰减算法的参数。本发明利用深度神经网络的方法，使用网络来确定异常振幅的位置信息和宽度信息。然后再将这些信息用于后续的AAA去噪的过程中，从而使得AAA算法能够自适应地作用于不同的异常振幅，更好地压制噪声和保留有效信号。