《表1 模拟数据去噪信噪比和耗时》

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《双稀疏字典和FISTA的地震数据去噪》

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对含噪数据分别采用contourlet变换、DDTF、KSVD和本文方法去噪，去噪结果分别如图3a、b、c、d所示，各自的信噪比和耗时如表1所示，图4b、c、d别为contourlet变换、DDTF、KSVD和本文方法去除的噪声部分，图5a、b分别为DDTF字典和KSVD字典，由于篇幅有限，本文方法仅给出第一层contourlet系数的字典（下同），如图5c所示.DDTF字典和KSVD字典都是直接对含噪数据进行训练的，字典容易受到噪声的干扰，而本文方法利用了contourlet变换多方向多尺度的特性，在不同的方向和尺度下设置不同的阈值参数，有效地对噪声进行了滤除，提高了字典对噪声的鲁棒性，从各自的字典图中也可以看出，DDTF字典和KSVD字典中的原子构造与模拟数据中的纹理更为贴近，而本文方法的字典显示的是contourlet域中稀疏系数的纹理构造，在contourlet域中模拟数据和随机噪声得到了有效的区分，本文方法的字典更能揭示模拟数据的本质.