基本信息PublicationResearchLinks中文主页
Siwei Yu
Lecture, Department of Mathematics
Harbin Institute of Technology

Harbin 150001, China

Education
1, 2006-2010, Tsinghua University, B.S. in Aerospace Engineering

2, 2010-2013, Tsinghua University, M.S. in Aerospace Engineering, Supervisor: Prof. Huizhu Yang

3, 2014-2017, Harbin Institute of Technology, Ph.D. in Mathematics, Supervisor: Prof. Jianwei Ma

4, 2014-2016, University of California, Los Angeles, Visiting student in Mathematics Department, Supervisor: Prof. Stanley Osher

Work Experience
2017.05 - now, Lecture in Harbin Institute of Technology


Journal

MathGeo download

MathGeo2017 is an open-source software package for sparse transform, seismic data processing, and reproducible computational experiments.

11, S. Yu, J. Ma*, W. Wang, Deep learning for denoising, Geophysics, 2019, revised.

10, Y. Jia, S. Yu, J. Ma*, Intelligent interpolation by Monte Carlo machine learning. Geophysics, 2018, 83 (2), V83-V97.

9, S. Yu, J. Ma*, S. Osher, Geometric mode decomposition. Inverse Problems & Imaging, 2018, 12(4), 831-852. (Code)

8, S. Yu, J. Ma*, Complex variational model decomposition for slop-preserving denoising, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2018, 56(1), 586 - 597. (Code)

7, J. Ma*, S. Yu, Sparsity in compressive sensing, The Leading Edge, 2017, 36 (8), 308-314. (an invited short review).

6, S. Yu, S. Osher, J. Ma*, Z. Shi, Noise attenuation in a low dimensional manifold, Geophysics, 2017, 82 (5), V321-V334. (Code)

5, Y. Jia, S. Yu, L. Liu, J. Ma*, A fast rank-reduction algorithm for three-dimensional seismic data interpolation, Journal of Applied Geophysics, 2016, 132, 137-145.

4, S. Yu, J. Ma*, S. Osher, Monte Carlo data-driven tight frame for seismic data recovery, Geophysics, 2016, 81 (4), V327-V340. (Code)

3, S. Yu, J. Ma*, X. Zhang, M. Sacchi, Interpolation and denoising of high-dimensional seismic data by learning a tight frame, Geophysics, 2015, 80 (5), V119-V132. (Code)

2, S. Yu, A. S. Khwaja, J. Ma*. Compressed sensing of complex-valued data, Signal Processing, 2012, 92 (2), 357-362.

1, L. Kong, S. Yu, L. Cheng, H. Yang, Application of compressive sensing to seismic data reconstruction, ACTA SEISMOLOGICA SINICA, 2012, 34 (5), 659-666

Research Interests
Optimization algoirthm, Compressive sensing, Deep learning

Signal processing, Seismic data processing

我的博客
CSDN

各种教程网址
（第一周）Matlab

（第二周）python

常用软件工具箱
（第三周）Curvelab： 曲波变换工具箱, C, Matlab

（第四周）OMP, Orthogonal matching pursuit， 正交匹配追踪，Matlab

（第五周）KSVD: 各种字典学习工具箱，Matlab

DDTF：数据驱动紧框架，Matlab

VMD：变分模态分解，Matlab

SCN : 散射小波网络，Matlab

机器学习顶级会议网址
可以下载文章和代码

CVPR，ICCV: 计算机视觉和图像识别

ICML，NIPS：机器学习

机器学习软件框架：

（第六周）Matconvnet，

（第七周）Pytorch

Tensorflow

Caffe

以上框架核心均为C所写，提供各种语言接口（API），上手难度从易到难排序。新版的Matlab也自带深度学习工具箱。

地震数据处理
地震数据处理小组网站

SLIM：UBC，Felix Herrmann

SEP: Stanford, Biondo Biondi, Jon Claerbout

TCCS：Austin， Sergey Fomel.

CWP：Colorado, Paul Sava.

地震数据处理工具包

（第八周）SeismicLab: Matlab工具包， Alberta大学 M D Sacchi的SIAG小组开发。包含基本的地震数据读写，处理程序，很简单稳定。

Madagascar: Linux下的开源工具包。功能强大，稳定，需要linux使用技巧。CWP主要负责。

CREWES: Matlab工具包，Calgary大学CREWES小组开发。功能强大，包含数据处理，正演，反演，但是有些程序有bug。

SU: Linux开源工具包，地震数据处理最早的工具包，由CWP小组维护。

MathGeo，Matlab工具包，哈工大地球物理中心维护

SegyMat, Segy数据读取工具箱，比SeismicLab和CREWES中的数据读取功能更多，更稳定

Links
HIT http://www.hit.edu.cn/

HIT Math Department http://math.hit.edu.cn/

UCLA CAM http://www.math.ucla.edu/applied/cam/

Github personal homepage https://sevenysw.github.io/siweiyu/

基本信息
于四伟

讲师，哈尔滨工业大学数学系，地球物理中心

哈尔滨，150001，中国

教育经历
1, 2006-2010, 清华大学，本科，航天航空与工程力学

2, 2010-2013, 清华大学，硕士，航天航空与工程力学

3, 2014-2017, 哈尔滨工业大学，博士，数学

4, 2014-2016, 加州大学洛杉矶分校，访问学生，数学

工作经历
2017.05 - 至今，哈尔滨工业大学，讲师


研究兴趣
优化算法，信号处理，地震数据处理，压缩感知，深度学习


发表论文
11, S. Yu, J. Ma*, W. Wang, Deep learning for denoising, Geophysics, 2017, revised.

10, Y. Jia, S. Yu, J. Ma*, Intelligent interpolation by Monte Carlo machine learning, Geophysics, 2017, accepted.

9, S. Yu, J. Ma*, S. Osher, Geometry mode decomposition, Inverse Problem and Imaging, 2017, accepted.

8, S. Yu, J. Ma*, Complex variational model decomposition for slop-preserving denoising, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2017, accepted.

7, J. Ma*, S. Yu, Sparsity in compressive sensing, The Leading Edge, 2017, 36 (8), 308-314. (an invited short review).

6, S. Yu, S. Osher, J. Ma*, Z. Shi, Noise attenuation in a low dimensional manifold, Geophysics, 2017, 82 (5), V321-V334.

5, Y. Jia, S. Yu, L. Liu, J. Ma*, A fast rank-reduction algorithm for three-dimensional seismic data interpolation, Journal of Applied Geophysics, 2016, 132, 137-145.

4, S. Yu, J. Ma*, S. Osher, Monte Carlo data-driven tight frame for seismic data recovery, Geophysics, 2016, 81 (4),V327-V340.

3, S. Yu, J. Ma*, X. Zhang, M. Sacchi, Interpolation and denoising of high-dimensional seismic data by learning a tight frame, Geophysics, 2015, 80 (5), V119-V132.

2, S. Yu, A. S. Khwaja, J. Ma*. Compressed sensing of complex-valued data, Signal Processing, 2012, 92 (2), 357-362.

1, L. Kong, S. Yu, L. Cheng, H. Yang, Application of compressive sensing to seismic data reconstruction, ACTA SEISMOLOGICA SINICA, 2012, 34 (5), 659-666

科研项目
7. 科技部重点专项，高精度地球物理场观测设备研制，2018YFC**，2018/12-2021/12，2466万，在研，参与（71万），子课题《高精度地球物理场信息提取新技术》

6. 国家自然科学基金青年基金，基于压缩感知的三维非规则VSP数据重建算法研究，**，2019/01-2021/12，26万，在研，主持；

5. 中国博士后科学基金面上一等资助，基于三维深度学习的地震数据随机缺失重建，2018M630346，2018/07-2019/12，8万，在研，主持；

4. 国家重点研发计划，面向E级计算的能源勘探高性能应用软件系统与示范，2017/07-2021/06，732万，在研，参加；

3. 国家自然科学基金重大研究计划培育项目，**，基于低秩约束矩阵恢复的高维地震数据重建，2014/01-2016/12，70万元，已结题，参加；

2. 国家自然科学基金面上项目，**，基于数据驱动紧框架小波稀疏约束优化的地震数据重建，2014/01-2017/12, 90万元，已结题，参加；

1. 国家自然科学基金科学仪器基础研究专款，**，动态可配置的压缩感知成像系统，2014/01-2017/12, 300万元，已结题，参加。