[发明专利]基于CGAN和BRDNet的微地震信号剖面去噪方法在审
| 申请号： | 202210582083.4 | 申请日： | 2022-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN114910963A | 公开（公告）日： | 2022-08-16 |
| 发明（设计）人： | 盛冠群;张峥嵘;黄勇斌;马凯;郑悦林;余梅;孙航;汤婧 | 申请（专利权）人： | 三峡大学 |
| 主分类号： | G01V1/30 | 分类号： | G01V1/30 |
| 代理公司： | 宜昌市三峡专利事务所 42103 | 代理人： | 易书玄 |
| 地址： | 443002 *** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CGAN和BRDNet的微地震信号剖面去噪方法，本方法针对微地震剖面去噪时“数据量大，噪声种类多，去噪任务较困难”的特点，借鉴BRDNet中“批重归一化、残差学习、扩张卷积”三个技术，加上CGAN扩容训练样本的特点，建立一个小样本的去噪模型，将条件生成性对抗网络与深度学习去噪网络结合，从而能够自动训练网络，进而能够高效地实现去噪。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 cgan brdnet 地震 信号 剖面 方法 | ||
【主权项】：
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