matlab程序，通过速度密度实现地震叠前三参数反演

有限差分矩阵代码MT_inversion_matlab Matlab代码用于力矩张量的地震数据反演。 这还不是真的用户友好。 这些代码是基于Chouet，Dawson，Maeda，Ohminato，Takao和Waite的工作而设计的，用于反演力矩张量来自火山的地震数据。 有人调用了某些本地函数，这些函数是Carl Tape的compearth包（）的一部分，并从Ken Creager的CORAL包中进行了修改。 有关反转的更多信息，请参见： Chouet B.，P。Dawson，T.Ohminato，M.Martini，G.Saccorotti，F.Giudicepietro，G.De Luca，G.Milana和R.Scarpa（2003），斯特龙博利火山爆发的源机制，意大利，根据非常长时间的数据的矩张量反演确定，J。Geophys。 Res.108（B1），2019，doi：10.1029 / 2002JB001919。 Lyons，JJ，GP Waite，M.Ichihara和JM Lees（2012），爆炸前的倾斜以及地形对危地马拉Fuego火山，地球物理学的超长周期地震记录

此脚本使用 3 点方法实现 2D Abel 反演，如http://dx.doi.org/10.1063/1.1729798 。 如https://doi.org/10.1103/PhysRevSTAB 中所述，它还能够考虑物体是否沿纵向移动和/或探头没有垂直穿过物体（通过使 a > 0） 。 18.081302

matlab瑞利波频散曲线代码瑞利波蒙特卡罗反演 一种联合反演R波频散曲线的代码 MC_R_CyU_VariableThickness.m 此代码执行瑞利波频散曲线（相位和群联合）的蒙特卡罗反演（马尔可夫链 MC）。 它搜索适合观察数据的一维高概率模型。 该代码使用 Herrmann 地震学代码中的 surf96 ()。 这组代码应该在尝试运行反演之前安装。 与任何 MC 代码一样，运行它需要时间！ 速度取决于您的计算机和 Matlab 版本。 根据迭代次数，反演可能需要长达一天的时间，但经验表明 100000 次迭代就可以解决问题。 要有耐心！ 请阅读：Bosch (1999; 2001 and 2005) 和 Mosegaard & Sambridge (2002) 了解方法和背景。 代码从一个模型开始（要修改的层和要考虑的层数应按照说明进行设置），并且很难找到解决方案。 这是通过选择一层或一组层（随机）并改变层的速度或厚度来完成的。 图层不允许出现或消失。 如果“扰动”减少了错误，则它被接受，否则它有被接受或拒绝的概率。 如果被拒绝，则重复先前的模型。 参数： IT：迭代次数 M

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matlab求逆代码用于地震阻抗反演的卷积神经网络 用于地震阻抗反演的卷积神经网络 论文参考： Das, V.、A. Pollack、U. Wollner 和 T. Mukerji，2019 年，用于地震阻抗反演的卷积神经网络：地球物理学，84(6)，1-66。 () -- 文件夹 ABC_uncertainty 包含使用近似贝叶斯计算对不确定性量化所做的工作。 Jupyter 笔记本 CNN_impedance_inversion-ABC.ipynb 包含所有与计算相关的代码。 -- 文件夹 Challenge_testing_Facies_variograms 是包含所有输入和输出数据的示例文件夹之一，用于使用相变函数中的垂直范围的不同值执行挑战测试。 Jupyter 笔记本 CNN_impedance_inversion.ipynb 包含所有与计算相关的代码。 使用以下 MATLAB 脚本和 SGEMS () 软件生成挑战测试的合成训练数据集。 GetDifferentVariograms_Step0.m - 使用不同的输入变异函数范围值准备 SGEMS 脚本的 Matlab 脚

使用矩阵求逆将波前表示为 Zernike 多项式的总和。 该函数试图求解方程中的 a_i，phi(rho,theta) = SUM(a_i * Z_i(rho,theta), i=1 to M)， 其中 Z_i(rho,theta) 是 zernfun.m 文件中的 Zernike 多项式，phi 是要表示为 Zernike 多项式总和的波前，a_i 是 Zernike 系数，M 是 Zernike 多项式的数量使用。 输入：phi - 要表示为必须是 nXn 数组（正方形）的 Zernike 多项式之和的相位（可选） M - 要使用的 Zernike 多项式的数量（默认值 = 12） 输出：a - Zernike 系数 (a_i's) 作为向量 注意：zernfun.m 需要与此文件一起使用。 可在此处获得： http : //www.mathworks.com/matlabcentra

本书从介绍了成像、拓扑和波场逆的信号处理数学本质，使得我们可以站在更高的角度来重新审视信号处理的基本原理

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