去噪代码matlab-PATCHUNET:帕楚纳特

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。