Chương này mô tả đa chiều xử lý dữ liệu địa chấn bằng cách sử dụng thứ tự cao hơn ít giá trị phân hủy (HOSVD) và một phần thành phần (unimodal) độc lập phân tích (ICA). Luận án kỹ thuật được sử dụng cho Wavefield tách và nâng cao các tín hiệu trên nhiễu (SNR) trong tập dữ liệu. Việc sử dụng nhiều phương pháp tuyến tính như vậy có HOSVD IS thúc đẩy bởi các mô hình tự nhiên của một dữ liệu đa chiều bằng cách sử dụng thiết lập multiway mảng. Trong Đặc biệt, chúng tôi trình bày một mô hình. | 5 Multi-Dimensional Seismic Data Decomposition by Higher Order SVD and Unimodal ICA Nicolas Le Bihan Valeriu Vrabie and Jerome I. Mars CONTENTS Matrix Data Matrix Model . 75 Matrix SVD .76 Subspace SVD and ICA . 77 Motivation. 77 Independent Component Subspace Method Using Multi-Way Array Data Multi-Way Multi-Way Multi-Way Array HOSVD Computation of the HOSVD . 86 The rc rx rt Three-Mode Subspace HOSVD and Unimodal ICA . 88 HOSVD and ICA. 89 Subspace Method Using HOSVD-Unimodal Application to Simulated Application to Real References . 98 2007 by Taylor Francis Group LLC. Introduction This chapter describes multi-dimensional seismic data processing using the higher order singular value decomposition HOSVD and partial unimodal independent component analysis ICA . These techniques are used for wavefield separation and enhancement of the signal-to-noise ratio SNR in the data set. The use of multi-linear methods such as the HOSVD is motivated by the natural modeling of a multi-dimensional data set using multiway arrays. In particular we present a multi-way model for signals recorded on arrays of vector-sensors acquiring seismic vibrations in different directions of the 3D space. Such acquisition schemes allow the recording of the polarization of waves and the proposed multi-way model ensures the effective use of polarization information in the processing. This leads to a substantial increase in the performances of the separation algorithms. Before introducing the multi-way model and processing we first describe the classical subspace method based on the .
