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薛亚茹: 作品数：30 被引量：131H指数：8; 供职机构：中国石油大学(北京)地球科学学院油气资源与探测国家重点实验室更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家科技重大专项中国石油大学(北京)基础学科研究基金更多>>; 相关领域：天文地球文化科学石油与天然气工程自动化与计算机技术更多>>

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提高信号与系统课程设计综合性的初步探索被引量：10: 2006年; “信号与系统”是一门抽象性较强的课程。人们一直致力于利用MATLAB软件实验帮助学生对概念的理解,但这些实验基本是针对某一独立的信号与系统的概念设计的,学生对系统的概念仍缺乏整体认识。本文通过分析一次成功的课程设计案例,总结了提高信号与系统课程设计综合性的基本原则。; 薛亚茹; 关键词：综合课程设计

一种基于宽带拉东变换的多源数据分离方法与装置: 本申请公开了一种基于宽带拉东变换的多源数据分离方法与装置，涉及油气资源勘探技术领域，包括确定伪分离数据，对多震源混叠数据和伪分离数据进行频域转换，得到频率‑波数谱，利用频率‑波数谱中的各理论带宽值进行拉东变换计算，得到各...; 薛亚茹杨慧冯璐瑜

Radon变换频变自适应多次波压制方法被引量：2: 2024年; Radon变换是常用多次波压制方法之一,然而有限、离散的采样空间导致一次波和多次波在Radon域混叠,并且混叠程度随频率降低愈加严重.高分辨率Radon变换可以改善一次波和多次波分离效果,但分辨率的提高会降低保幅性,导致多次波残留或一次波损伤.为此,本文在最小二乘反演基础上,提出一种随混叠程度自适应分离多次波的频变滤波方法.根据Radon变换褶积模型,分析一次波和多次波频变混叠机制;建立随频率调整的修正柯西函数混叠模型;依据一次波和多次波的混叠比例设计多次波滤波器,该滤波器能够根据一次波和多次波的混叠程度自适应调整滤波函数,提高多次波估计精度.合成数据和实际数据的多次波压制实验表明,这种频变滤波方法既可以改善多次波压制效果,又可避免高分辨率反演方法计算量大的问题.; 冯璐瑜薛亚茹张程苏军利梁琪乔佳瑜; 关键词：RADON变换多次波压制

高阶3D Radon变换及其数据重建应用被引量：5: 2016年; 针对高分辨率Radon变换无法较好地保持地震波振幅变化信息问题,在高阶Radon变换和3D Radon变换基础上,根据地震波传播的横向连续性提出高阶3D Radon变换。该方法首先将正交多项式拟合延拓至正交多项式面拟合,模拟平面波沿不同传播方向的振幅变化特性。与3D Radon变换结合,实现地震波在不同传播路径下的正交多项式面拟合,构成高阶3D Radon变换。该方法既考虑了地震波的传播路径,又考虑了地震波传播振幅变化,因此具有保幅以及高分辨率的特点。应用于地震数据重建表明,该方法具有良好的重建效果,并具有一定的抗噪性,且能够较好地保留地震波在不同方向上的振幅变化特性。; 薛亚茹陈健升钱步仁; 关键词：RADON变换

三维地震数据频域无监督随机噪声压制方法被引量：5: 2023年; 提高数据信噪比是地震资料处理过程中的关键环节。目前基于深度学习的降噪方法已取得较好效果。但该类方法以数据局部相似性为前提,采用时空域数据分窗进行处理,运算效率往往较低。考虑到地质结构的连续性,炮间数据具有一定的相似性,利用其同频率分量的低秩特点,设计了一种三维数据频域降秩的深度学习去噪方法。首先阐明三维数据的频域低秩原理,采用奇异值分解理论指导建立自编码神经网络;考虑频域随机噪声的分布特点,采用K-L(Kullback-Leibler)散度约束损失函数,改善了去噪效果。通过对合成记录和实际资料处理,并与多通道奇异谱分析(Multichannel Singular Spectrum Analysis,MSSA)及K-SVD(K-奇异值分解)方法对比,验证了该方法在去噪效果和计算效率等方面的优势。; 薛亚茹苏军利冯璐瑜张程梁琪; 关键词：奇异值分解散度

基于高阶稀疏Radon变换的预测多次波自适应相减方法被引量：11: 2015年; 利用高分辨率稀疏Radon变换和正交变换两种原子构成过完备的信号重构空间,使得地震信号在此高阶高分辨率稀疏Radon变换域中能够被稀疏表示;结合基于过完备字典的信号稀疏表示,提出高分辨率稀疏Radon变换和正交多项式变换结合的高阶稀疏Radon变换(HOSRT)。所提方法通过将地震数据和预测多次波变换到高阶稀疏Radon空间,用完备的高阶稀疏Radon变换原子稀疏表示,并在该域进行自适应相减,能够有效分离一次波和多次波;而且由于构造的完备空间克服了正交性的问题,压制过程中降低了对一次波的损伤。对合成地震记录和实际资料的处理结果表明该方法能够提高多次波的压制效果,同时还可以较好地保留一次波振幅AVO(振幅随偏移别距的变化)特性。; 薛亚茹杨静钱步仁; 关键词：RADON变换

基于一维卷积神经网络的高分辨率Radon变换反演方法研究被引量：4: 2022年; 高分辨率Radon变换是地震资料处理常用的方法之一,其反演通常涉及矩阵求逆、多次迭代等环节,这些因素导致Radon变换反演计算量大,收敛速度慢等问题.本文在分析Radon变换分辨率降低原因基础上,提出基于一维卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的高分辨率Radon变换反演方法.该方法通过卷积神经网络的非线性表征能力实现低分辨率Radon参数到高分辨率Radon参数的映射,分析了基于反褶积原理的串联映射模型和基于残差学习的并联映射模型提高分辨率的原理.将上述CNN网络得到的特定频率Radon参数约束其他频率参数的反演,避免了分频训练的弊端.模拟数据和实际数据的多次波压制实验表明,本文提出的基于一维卷积神经网络的高分辨率Radon变换可以较好地压制多次波,且计算效率高.; 薛亚茹郭蒙军冯璐瑜马继涛陈小宏; 关键词：RADON变换卷积神经网络反演方法多次波压制

基于L_(1)/L_(2)正则化的高分辨率Radon变换反演方法: 2025年; Radon变换反演分辨率是其在地震资料处理中应用的关键因素.常规高分辨率Radon变换反演模型采用L_(1)范数实现稀疏正则化,其以Radon系数振幅总体大小衡量稀疏性,未能充分考虑到Radon系数振幅相对强弱,以此构建的反演方法旨在通过衰减弱振幅来提高稀疏性,对Radon系数分辨率提高效果有限.本文提出一种以信号振幅相对大小衡量Radon系数稀疏性的尺度不变稀疏度量(Scale-Invariant Sparsity Measure,SSM)函数,并以L_(1)/L_(2)范数作为其光滑近似.针对L_(1)/L_(2)正则化的非线性,改进交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)对其求解.合成数据与实际地震资料处理结果表明,该方法能够增强一次波与多次波在Radon域的分辨率,降低Radon变换的能量扩散,提高多次波压制效果;同时该方法能够较好地压制随机噪声,方法具有一定的稳健性.; 薛亚茹张程冯璐瑜苏军利梁琪; 关键词：RADON变换多次波压制

反向扩散在提高地震信号分辨率中的应用研究被引量：1: 2008年; 提高地震资料分辨率是地震信号处理的一个关键环节。由于地层吸收,地震子波在传输过程中高频被吸收衰减,地震信号的分辨率降低。本文根据冲击滤波器提高图像分辨率的基本思想,设计了一种适合地震子波压缩的数学模型,并对该模型进行修正,适合于带噪声信号的处理。实验结果表明该方法是有效的。; 薛亚茹; 关键词：分辨率偏微分方程

基于Neighbourhood Algorithm的盲反褶积方法: 地震记录可以看成是由震源子波和地下反射函数褶积的过程。地震反褶积就是对子波进行处理,提取地下反射系数,进而提高地震资料分辨率和压制多次波的方法。1.地震反褶积概述地震反褶积中的反射系数和地震子波往往都是未知的,因此其本质...; 薛亚茹陈小宏; 关键词：高阶统计量; 文献传递

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