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去噪代码matlab-PATCHUNET:帕楚纳特
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2021-05-27
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去噪声代码matlab 帕楚纳特 PATCHUNET:一种完全无监督且高度通用的深度学习方法,用于随机噪声抑制,地球物理勘探,2020年。 我们开发了一种深度学习算法(PATCHUNET),以抑制随机噪声并保留相干地震信号。 输入数据分为几个补丁,每个补丁都经过编码以提取有意义的特征。 此后,对提取的特征进行解压缩以检索地震信号。 编码器和解码器部分之间使用跳过连接,使PATCHUNET可以提取高阶特征而不会丢失重要信息。 此外,辍学层用作正则化层。 丢失层保留了属于地震信号的最有意义的特征,并丢弃了其余的特征。 PATCHUNET是一种不受监督的方法,不需要有关干净信号的先验信息。 输入色块分为80%用于训练和20%用于测试。 但是,有趣的是发现PATCHUNET可以仅使用30%的输入色块进行训练,并具有有效的降噪性能。 我们基于先验深度图像的思想,开发了一种完全无监督的深度学习方法(PATCHUNET),以抑制随机噪声。 首先,利用修补技术将输入的噪声数据分为几个补丁,以进行训练和测试。 此后,对每个补丁进行编码以提取有意义的特征,从而使解码器部分可以检索纯净信号并消除随机噪声。
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PATCHUNET-main.zip (12个子文件)
PATCHUNET-main
.gitignore 350B
Step3_UnPatching.m 1KB
Step2_PATCHUNET.ipynb 21KB
yc_patch.m 1020B
yc_snr.m 730B
yc_patch_inv.m 1KB
yc_imagesc.m 530B
synthetic_example.mat 604KB
LICENSE 34KB
Step1_Patching.m 906B
README.md 2KB
field_example.mat 292KB
共 12 条
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