RBF在改进EMD端点问题中的应用

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• 论文作者：王红振 ; 李振春 ; 刘延利
• 年：2015
• 作者机构：中国石油大学(华东);
• 会议召开时间：2015-10-10
• 会议录名称：2015中国地球科学联合学术年会论文集（十七）——专题46地震波传播与成像
• 语种：中文
• 分类号：P631.4;P315.6
• 学会代码：ZGDW
• 会议名称：2015中国地球科学联合学术年会
• 会议地点：中国北京
• 主办单位：中国地球物理学会、全国岩石学与地球动力学研讨会组委会、中国地质学会构造地质学与地球动力学专业委员会、中国地质学会区域地质与成矿专业委员会
• 学会名称：中国地球物理学会
• 页数：1
• 文件大小：1188k
• 原文格式：D
• 会议级别：全国

摘要

<正>1.引言目前,希尔伯特-黄变换被广泛应用于多个领域,在地震信号处理和解释方面也存在着卓越的优势。希尔伯特-黄变换是由Huang于1998年提出的,该方法的核心部分就是经验模态分解(EMD)。然而,端点效应的存在限制了EMD的使用效果,必须对其进行改进。RBF(Radial Basis Function,简称RBF)神经网络是一种性能优良的前馈型神经网络。它具有全局逼近能力,而且拓扑结构紧凑,收敛速度快,非常适用于数据的拟合、预测。因此,本文尝试利用其

引文

1钱昌松,刘代志,刘志刚,等.基于递归高通滤波的经验模态分解及其在地震信号分析中的应用[J].地球物理学报,2010,53(5):p.1215-1225.
    2孔庆丰.基于Hilbert-Huang变换的面波压制方法研究[J].石油物探,2012,51(5):p.446-450.
    3王姣,李振春,王德营.基于CEEMD的地震数据小波阈值去噪方法研究[J].石油物探,2014,53(2):p.164-172.