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CNN-POCS算法用于Matlab中去噪代码的地震数据插值。

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简介：
该算法，即噪声代码matlabCNN-POCSCNN-POCS，被应用于地震数据的插值任务。此存储库提供了可直接复制的文章内容。此外，读者也可以访问原文，但请注意，该文章已过时。为了运行此存储库，它依赖于Matlab和matconvnet。我们强烈建议使用Matlab2018a及之后的版本，以及CUDA 1.0beta25或更高版本，以便进行培训过程和GPU测试。详细的设置指导请参考相关文档。CNN-POCS的工作流程训练代码位于该存储库中。为了演示结果的可重现性，我们提供了若干个示例。预训练模型，基于自然图像的数据集，位于指定的folder中。双曲事件数据以及合成的三维数据均包含在其中。本存储库还提供了用于测试CNN-POCS算法进行地震数据插值的具体方法。此外，我们提供了利用自然图像预训练的CNN模型来测试二维地震数据降噪功能的工具，并提供用于评估降噪效果的3D地震数据测试工具。如果您在研究过程中受益于此存储库，请考虑引用我们的工作：@article{zhang2020can,title={Can learning from natural image denoising be used for seismic data interpolation?},auth

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  • 基于MATLAB的CNN-POCS地震数据去噪与插值代码
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    本代码采用MATLAB实现结合卷积神经网络(CNN)和投影对称域(POCS)算法的地震数据分析方法，旨在有效去除噪声并进行数据插值。 去噪声代码matlab CNN-POCSCNN-POCS算法用于地震数据插值。该存储库包含文章的可复制代码。也可以访问此文章，但是它已经过时了。 要求和依存关系：该存储库取决于Matlab和matconvnet。建议使用Matlab2018a及之后版本以及1.0beta25或更高版本。培训过程/gpu测试需要CUDA。 CNN-POCS工作流程：训练代码可以在相应文件夹中找到。地震数据插值与去噪部分提供了一些演示来重现一些结果，同时提供了用于测试的工具和预训练模型。使用自然图像的预训练模型位于特定文件夹内；双曲事件数据和合成3D数据包含在另一个文件夹中。 提供的方法：包括了测试CNN-POCS算法进行地震数据插值的方法以及提供使用自然图像预训练的CNN模型来测试2D地震数据去噪功能。此外，还提供了用于降噪3D地震数据的工具。 引文信息：如果此存储库帮助您进行研究，请考虑引用我们的工作。
     
  • Matlab去噪代码-FastDenoising：适用于地震数据的简易降噪程序，内含两种基础阈值功能...
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    FastDenoising是一款针对地震数据分析设计的MATLAB工具箱，提供简便高效的信号去噪解决方案。此工具包含两种基本阈值技术，帮助研究人员快速处理和优化地震数据质量。 这是一段用于地震数据的简单降噪代码，它在连续小波域内操作，并包含两个基本阈值函数。如果其他降噪方法无法有效处理您的数据，请尝试使用这种方法。文件demo.m包含了运行此代码所需的所有信息。您需要MATLAB statistics和signal processing工具箱来执行该代码。
     
  • MATLAB中的中值/维纳/均值去噪代码
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    本简介提供了一个关于在MATLAB环境下实现图像去噪技术的简要说明，具体包括了如何使用中值滤波、维纳滤波和均值滤波来减少不同类型噪声的影响。这些方法都是基于信号处理与图像处理中的经典算法，适用于初学者学习掌握基本概念和技术细节，并应用于实际问题解决。 我编写了用于去噪的中值/维纳/均值滤波代码，专门使用MATLAB实现。
     
  • Matlab去噪代码-Lina-Seismic-Playground：用于地震数据分析的机器学习和深度学习方法
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    Matlab去噪代码-Lina-Seismic-Playground是一个专注于应用机器学习与深度学习技术进行地震数据处理及分析的项目。该项目利用MATLAB环境，致力于提升地震信号的清晰度，通过去除噪声来增强地质研究的有效性。 使用最新的机器学习方法进行地震数据处理。 在主要的探索中，我们从以下内容开始： - 数据预处理 - 数据降噪 - 有线电视新闻网（CNN） - Resnet 此外，还有一些关于各种古碑字画的内容。 如果您对游乐场项目有任何疑问或希望加入，请通过适当渠道与我联系。后续我会在Matlab、Python和Jupyter Notebook中推送代码供您参考。如果将存储库用于研究或任何商业应用，则需要引用相关来源。
     
  • 基于Matlab的小波去噪算法代码
    优质
    本简介提供了一段基于Matlab实现小波去噪算法的代码。该代码适用于信号处理领域中的噪声去除，帮助研究人员和工程师提高数据质量。 小波去噪的MATLAB代码如下所示： 使用db1小波对原始信号进行3层分解，并提取系数： ```matlab [c, l] = wavedec(s, 3, db1); a3 = appcoef(c, l, db1, 3); d3 = detcoef(c, l, 3); d2 = detcoef(c, l, 2); d1 = detcoef(c, l, 1); thr = 1; ``` 这段代码实现了对原始信号的分解和系数提取，其中`thr=1;`可能用于后续的小波去噪步骤。
     
  • MATLAB去噪代码-TV_L1_ADMM去噪方法
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    本项目提供基于TV-L1模型的ADMM算法实现，用于图像去噪处理。通过最小化L1范数下的总变差，有效去除噪声并保持图像细节。 去噪声代码使用Matlab通过ADMM进行TV-L1去噪，“用于总变化量降噪的交替方向方法”，发表于arxiv, 2014年，在编码环境中使用的是Matlab R2016b版本。主要文件包括：main（测试您的图像），TV_L1_ADMM（实现ADMM算法），以及TV_L1_DENOISING（关于该算法的具体描述）。
     
  • MATLAB多種小波閾值去噪算法GUI.rar_almostn3s_小波算法_去噪方法_小波閾值_小波閾值去噪
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    本资源提供多种基于MATLAB的小波阈值去噪算法图形用户界面（GUI），适合研究和应用小波变换及信号处理的学者和技术人员。 MATLAB多种小波阈值去噪算法GUI，包括了多种算法。
     
  • 宋-3-VMD数据.zip_VMD二维去噪_地震信号去噪_二维VMD_数据处理
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    本资料包包含关于利用VMD（变分模态分解）技术进行二维信号去噪的数据集，特别适用于地震信号分析和处理。提供详细的实验数据及结果，助力科研人员深入研究地震信号中的有用信息提取方法。 对二维数据进行变分模态分解可以应用于地震数据去噪等领域。