欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:37068365
大小:3.92 MB
页数:59页
时间:2019-05-16
《时间窗法提取地震波形特征的算法研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、r单位代码10602学号2016011505分类号TP311密级公开VhI/guangxinormaluniversity硕士专戒学位办文时间窗法提取地震波形特征的算法研究AResearchonAlgorithmsforSeismicWaveFeatureExtractionbyTheTimeWindowMethod学院:计算机科学与信息工程学院学位类别:工程硕士领域:软件工程年级:2016级研宄生:陈奇指导教师:黄汉明
2、教授完成日期:2018年6月1I时间窗法提取地震波形特征的算法研究研究生:陈奇指导老师:黄汉明教授学科专业:软件工程研究方向:地震信号处理年级:2016级摘要地震(震动)波是指在地球固体介质中传递的震动能量,产生于各类天然或人工震动活动源事件。地震波产生于天然地震事件或人工爆破事件,并携带着震源、波传播路径等地球内部信息,是人类认识地球内部复杂结构的可靠性载体。由于人类持续增强在地球上的密集活动,活动范围和活动强度也在不断地扩大,各种人为因素造成的地下震动也会在一定程度上在地震波形检测记录中留下烙印。地震观测台网记录到
3、的地震信号中包含了很多非天然地震,如人工矿山爆破,化学爆炸等。这些事件的记录,如果不能及时剔除,会扰乱相关地震记录,对研究地震学进一步的发展产生不良影响。相反,如果我们能从地震台站检测到的波形中识别分离出天然地震和人工爆破事件,这样就可以准确的创建天然地震事件和人工爆破事件目录,为地震学的深入研究提供更为可靠的观测数据。本文首先介绍了所用的实验数据以及来源,然后对提取的波形进行预处理,提出基于EMD的小波阈值去噪方法。然后从科学数据可视化角度开展研究,介绍论文实验过程中用到的编程工具以及具体实现步骤。本文在可视化的研究下,可以
4、把复杂的数据信息以某种图形图像的方式变现出来,以突出想要表达的信息,为下面的实验研究做好了铺垫。提出一种新的不同时间窗口自动检测算法:VAR-AIC算法。具体分窗步骤分两步:首先把地震信号设定为相同窗口长度的采样率,并结合VAR-AIC算法检测出的P波和S波到时,以及波形结束时刻;然后,设定不同窗口数的叠加,把当前地震信号按交叠窗口分割成指定窗口宽度并指定滑动步长窗口,对滑动步长等于窗口长度,和滑动步长等于4/5倍窗口长度分别进行分析,得到窗长、步长、分割长度的地震信号的窗口总数,再统计P波到时和S波到时,以及波形结束时刻,可
5、以提取不同的波性特征,在通过大量的实验,得出了P波和S波的数量和振幅等识别特征判据。实验结果表明:与现有方法STA-LTA及AR-AIC方法相比,本方法计算时间较短,且能更早识别出P波初至时刻的到来。从而很好体现出天然地震和人工爆破的不同特征,该方法有着更高的识别率。更合适于在地震识别中应用,为地震预警工作提供更长的窗口期,从而减少人员和财产损失。最后为了更好的提高识别率,保证稳定性,采用贝叶斯分类器结合TKEO算法组合成一个性能优越的复杂分类器,先后对波形特征进行识别,然后选取一定时间窗口长度进行TKEO算法计算,再对不同时
6、间窗口长度的TKEO算法值求取平均值,并进行数据归一化处理,最终检测到P波和S波以及波形结束时刻的数量有明显的差别,正确识别率很高。关键词:地震波;震源识别;VAR-AIC算法;TKEO算法;归一化处理1AResearchonAlgorithmsforSeismicWaveFeatureExtractionbyTheTimeWindowMethodMasterstudent:QiChen,Supervisor:Prof.HanmingHuangSubjectmajor:SoftwareEngineeringResearchdi
7、rection:SeismicSignalProcessing,Grade:2016AbstractSeismic(vibration)wavesrefertothevibrationalenergytransmittedintheearth'ssolidmediumandoriginatefromvariousnaturalorartificialvibrationsourceevents.Seismicwavesoriginatefromnaturalseismiceventsorartificialblastingeve
8、ntsandcarryinternalinformationsuchassourcesandwavepropagationpaths.Itisareliablecarrierforhumanunderstandingofthecomplexstructuresinsideth
此文档下载收益归作者所有