递归反褶积英文解释翻译、递归反褶积的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 recursive deconvolution

分词翻译：

递归的英语翻译：

【计】 recursion; recurssion

反褶积的英语翻译：

【计】 deconvolution

专业解析

递归反褶积（Recursive Deconvolution）是一种通过迭代计算恢复原始信号或地层反射特性的数学方法，广泛应用于地震勘探和信号处理领域。其核心目标是从观测信号中分离出源信号与地层响应，从而消除系统噪声或仪器影响。

从数学角度，递归反褶积可表示为以下过程：设观测信号为$s(t)$，源信号为$g(t)$，反射系数序列为$r(t)$，则三者满足卷积关系： $$ s(t) = r(t) * g(t) + n(t) $$ 其中$n(t)$为噪声。递归反褶积通过最小化误差函数，逐步迭代优化$r(t)$的估计值。常用算法包括维纳滤波和最小二乘反褶积。

该方法相较于常规反褶积具有两大优势：

抗噪能力：通过多次迭代修正误差，适应含噪声的复杂信号环境
分辨率提升：可恢复更高频段的地层细节信息，在薄层识别中效果显著（参考《Geophysical Prospecting》期刊2018年相关研究）。

在石油勘探中，递归反褶积被用于提高地震剖面分辨率，帮助识别厚度小于1/4波长的岩层。其实现通常需要结合正则化约束，避免迭代过程中的解发散问题。

网络扩展解释

递归反褶积（Recursive Deconvolution）是一种结合递归算法与反褶积技术的信号处理方法，主要用于从受系统响应的观测信号中逐步恢复原始信号。以下是核心要点：

1.基本概念

反褶积（Deconvolution）：通过数学模型消除系统对信号的“模糊化”影响。例如，地震信号处理中，利用反褶积去除地层传播效应，获取反射系数（类似“去噪”）。
递归（Recursive）：通过迭代或自我调用的方式逐步逼近解，常用于解决复杂问题。递归方法将问题分解为更小的子问题，逐层优化。

2.应用场景

地球物理勘探：逐层分析地震波信号，递归反演地下结构。
图像恢复：消除光学系统或运动导致的图像模糊。
通信系统：在噪声和信道失真中恢复原始信号。

3.算法特点

逐步迭代：通过递归步骤逐次修正估计值，提高解的精度。
适应复杂系统：适用于非稳态信号或时变系统（如随时间变化的地震波响应）。
计算权衡：可能增加计算量，但能处理传统批量反褶积难以解决的动态问题。

4.数学实现

通常涉及以下模型： $$ y(t) = h(t) * x(t) + n(t) $$ 其中：

( y(t) )：观测信号
( h(t) )：系统响应（卷积核）
( x(t) )：原始信号（待恢复）
( n(t) )：噪声

递归反褶积通过优化算法（如递归最小二乘法、卡尔曼滤波）逐步估计( x(t) )，每次迭代更新参数以减少误差。

5.与传统方法的区别

批量处理 vs. 递归处理：传统反褶积一次性处理全部数据，而递归方法逐点或逐段处理，适合实时或动态场景。
内存效率：递归法对内存需求较低，但需权衡收敛速度和稳定性。

若需进一步了解具体算法（如Levinson递归、Wiener滤波等），建议结合领域文献深入研究。