[发明专利]一种基于在线字典更新的地震信号编码方法

摘要

一种基于在线字典更新的地震信号编码方法，属于地震信号数据编码传输方法，解决地震信号编码中采用字典学习和稀疏表示带来的字典传输问题，可以应用于各种基于地震信号测量的地底测绘中。本发明包括：（1）将输入地震信号按照时间顺序分成多组，对每组数据采用缓存中的字典进行稀疏编码计算稀疏系数；（2）对步骤（1）中的稀疏系数进行量化及熵编码；（3）从缓存中读取前面P个已传输组的重建数据，结合当前组传输的稀疏系数进行字典学习，从而更新下一组数据稀疏表示所需的字典。本发明通过在线字典更新的方式，在保证信号有效稀疏表示的前提条件下，并不需要实时传输字典信息，从而有效减少数据传输数据量，可以适用于各种地震信号高速采集应用场合。

主权项

1.一种基于在线字典更新的地震信号编码方法，其特征在于，包括编码步骤和解码步骤；其中，所述编码步骤包括：步骤1、将输入地震信号按照时间顺序分成多个组，对每组数据采用缓存中的字典进行稀疏编码，具体是：步骤11、将近临T个迹的地震信号数据分为一组，对每组数据单独进行处理；假设当前组数据为Z组数据，其表示为Y_z；将每个迹的数据等分为若干个单元，每个单元y_i的长度为M×1，将y_i按照列方式进行排序；因此，Y_z＝[y₁,...y_i,...y_N]；这里假设每个迹上记录的数据长度为U，那么有如下关系式：T×U＝M×N；步骤12、读取缓存中的字典D_z‑1，给定稀疏系数矩阵W_Z的稀疏性为L，对下式进行优化求解：步骤2、对步骤S1中的稀疏系数进行量化及熵编码，具体包括：步骤21、采用均匀量化方法对稀疏系数矩阵进行量化，具体如下：w_Z(i,j)代表稀疏系数矩阵W_Z中坐标为(i,j)的系数数值，Δ代表量化步长，代表(i,j)的系数数值的量化结果，round(·)代表取整运算；步骤22、创建由数值0和数值1组成的非零系数位置矩阵PT，创建方法如下:其中，abs(·)代表绝对值运算；步骤23、对非零系数位置矩阵PT采用算术编码；步骤24、对非零系数采用Huffman编码，非零系数对应于PT(i,j)＝1位置的步骤3、从缓存中读取前面P个已传输组的重建数据，结合当前组传输的稀疏系数进行字典学习，从而更新下一组数据稀疏表示所需的字典，具体包括：步骤31、计算P+1组重建数据p∈[Z‑P,Z]，当前组数据是Z组，计算方法如下：其中，中的单元步骤32、按照如下优化过程求解所需字典D_Z：其中，a_i代表描述组间相关性的常数，式(2)通过如下步骤迭代运算求解：步骤321、固定D_Z，W'通过PS方法进行计算；步骤322、固定W'，D_Z可以按照MOD方法进行更新：步骤323、重复上述步骤321和步骤322至指定迭代次数，更新所需的字典D_Z；所述解码步骤包括：步骤4、对接收到的稀疏系数进行反量化及熵解码，生成非零系数矩阵W'_Z，具体如下：步骤41、对非零系数编码码流进行Huffman解码，获得非零系数w_c；步骤42、对非零系数w_c进行反量化，获得反量化系数w'_c，具体如下：w'_c＝w_c×Δ步骤43、对非零系数位置矩阵PT编码码流进行算术解码，获得非零系数位置矩阵PT，结合步骤42中生成的反量化系数w'_c，生成非零系数矩阵W'_Z；步骤5、进行地震信号重建，具体如下：步骤51、读取缓存中的字典D_z‑1，生成重建信号Y'_z，具体如下：Y'_z＝D_z‑1×W'_Z步骤52、对重建信号Y'_z＝[y'₁...y'_i...y'_N]进行重排列,每个单元y'_i的长度为M×1，将临近若干个单元按照列的方式首尾连在一起拼成一迹，因此，每迹的长度为总共有T迹；步骤6、生成缓存中的字典D_z，用于下一组数据的重建，即：从缓存中读取前面P个已传输组的重建数据，结合当前组传输的稀疏系数进行字典学习，从而更新下一组数据稀疏表示所需的字典，具体包括：步骤61、计算P+1组重建数据p∈[Z‑P,Z],当前组数据是Z组，计算方法如下：其中，中的单元步骤62、按照如下优化过程求解所需字典D_Z：其中，a_i代表描述组间相关性的常数，式(2)通过如下步骤迭代运算求解：步骤621、固定D_Z，W'通过PS方法进行计算；步骤622、固定W'，D_Z可以按照MOD方法进行更新：步骤623、重复上述步骤321和步骤322至指定迭代次数，更新所需的字典D_Z。