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MATLAB_VMD_二维地震数据的变分模态分解与去噪

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本研究利用MATLAB环境下的VMD算法对二维地震数据进行变分模态分解，并实施有效的噪声去除处理。 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。

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  • MATLAB_VMD_二维地震数据的变分模态分解与去噪
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    本研究利用MATLAB环境下的VMD算法对二维地震数据进行变分模态分解，并实施有效的噪声去除处理。 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。
     
  • 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。
     
  • 二维地震数据分析合成.rar
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    本资料包含二维地震数据处理与分析方法，适用于地质勘探领域。内容涵盖数据采集、预处理及合成技术，提供实践案例以供学习参考。 该程序在MATLAB环境下运行并通过测试，并附有结果截图。主要使用的函数包括wigb.m、fk_spectra.m、sample.m 和 s_spectra.m，这些代码均配有详尽的注释，非常适合初学者学习地震数据处理。 本项目旨在生成理论上的地震波信号，采用雷克子波（Ricker）方法，并进行了频谱分析图以及抽样数据与原始地震数据对比图。程序中分别做了50%和70%的地震信号采样工作，为后续的数据处理奠定了基础。这些成果对于研究提高信噪比、给地震数据降噪及重建等方面提供了重要的依据和支持，同时也适用于进行更深入的地震属性研究。
     
  • 地震数据的三维展示_shot3dgao_三维地震技术_地震数据分析
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    本项目聚焦于利用先进的三维地震技术进行地震数据可视化与分析。通过构建直观的数据模型，提高地质结构解读效率和准确性，为地震研究提供有力支持。 可以生成三维地震数据。
     
  • MATLAB开发——二维变模态分解
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    本项目聚焦于利用MATLAB进行二维信号处理，实现变模态分解技术，旨在有效分离和分析复杂数据中的不同模式信息。 在MATLAB开发环境中进行二维变模态分解，并将二维信号分离为K波段的独立模式。
     
  • EMD经验模态分解去噪与降噪技术
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    简介：EMD（经验模态分解）是一种自适应信号处理方法，通过将复杂信号分解为若干固有模态函数(IMF)来实现有效的去噪和降噪。该技术广泛应用于各种噪声环境下的信号分析与数据处理中，特别适用于非线性、非平稳信号的处理。 EMD（经验模态分解）是一种有效的去噪和降噪技术。
     
  • VMD_2D_二维变分模态分解_独立性分析_VMDIMF_
    优质
    VMD_2D和VMDIMF是基于二维信号处理的改进型变分模态分解技术。它们利用独立性分析，优化了二维数据的模式识别与特征提取过程，在图像处理等领域展现出独特优势。 实现二维数据包括图片的变分模态分解，可以将其分解成多个固有模态函数（IMF）。
     
  • Matlab变分模态分解与VMD二维算法测试示例
    优质
    本示例展示如何使用MATLAB进行变分模态分解（VMD）及其二维扩展算法的实现和性能评估。通过具体代码演示，帮助用户掌握信号处理中的自适应频带分离技术。 变分模态分解（VMD）的二维算法及其测试示例可用于分解二维图像数据。
     
  • 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。