地震行业科研专项(200808003)
- 作品数：12 被引量：102H指数：8
- 相关作者：边银菊黄汉明王婷婷卢世军张博更多>>
- 相关机构：中国地震局地球物理研究所广西师范大学广东工程职业技术学院更多>>
- 发文基金：地震行业科研专项更多>>
- 相关领域：天文地球一般工业技术理学更多>>
- 识别天然地震和人工爆破的判据选择被引量：24
- 2011年
- 从快速识别事件性质的要求出发,分析了天然地震和人工爆破的发震时间,P波初动方向,P波、S波振幅比值,P波、S波最大振幅与尾波持续时间比值等判据,得到P波初动方向和P最大振幅与S最大振幅比值是识别爆破和地震的两个有效判据,为研制"识别天然地震和人工爆破的分类决策支持系统"提供了应用依据。
- 王婷婷边银菊
- 关键词：判据振幅比发震时间
- 用决策方法识别地震与爆破被引量：7
- 2012年
- 在矩阵决策方法的基础上,建立了识别地震与爆破的矩阵决策算法(MDA).着眼于快速识别,研究了5个判据.其中初动方向和振幅比判据的效果较好.用MDA算法对北京附近62个事件进行了识别和检验得到:用5个判据C检验的正确识别率达到97%,U检验也达到93%,识别效果较好;依次从5个判据中任选4个判据作决策识别和检验,10个结果中有7个的正确识别率在93.3%以上.结果表明,本文建立的MDA算法和所选的特征能有效地识别地震与爆破,可应用于两者的快速识别.
- 边银菊王婷婷郭永霞
- 关键词：振幅比
- 震源识别中小波变换类型的选择研究被引量：1
- 2010年
- 在天然地震与人工爆破的识别中,小波变换凭借它良好的表征信号时域和频域局部特征的能力得到了人们的青睐。探讨了离散小波变换、静态小波变换和小波包变换在天然地震与人工爆破识别中的适用性问题,分类效果的检验采用的是-νSVC算法。实验结果证明,只要选择合适的小波基函数,从它们变换后的小波系数中提取出来的香农熵特征都能很好地表达天然地震与人工爆破之间的本质区别。而且从实验结果中还可以看出,随着特征向量维数的增加,分类准确率有提高的趋势,但是整个识别过程所花费的时间也将随之增加。
- 卢世军黄汉明
- 关键词：离散小波变换小波包变换
- 地震与爆破的小波包识别判据研究被引量：13
- 2014年
- 利用sym5小波包基函数对小震级天然地震和人工爆破波形进行4层小波包分解并绘制了时频谱图.通过时频谱图可直观得出,爆破频率成分简单,时频谱聚集性较好.为寻求定量的识别指标,综合P波和S波小波包变换结果,提出并定义了P/S能量比.分析识别效果较好的P/S能量比判据得出爆破的P波主频集中在频段3.125—9.375Hz处,地震频率成分较复杂,S波在高频12.5—23.437 5Hz处也较发育,在这些频段上,爆破的P波与S波差异要大于地震的P波与S波差异.作为小波包判据研究的补充,文中也提取分析了P波的能量比与S波的能量比.能量比判据识别结果表明,人工爆破与天然地震的频率成分存在差异,通过小波包变换能够提取有效的识别判据.
- 王婷婷边银菊张博
- 关键词：小波包变换
- 用逐步代价最小决策法识别地震与爆破被引量：9
- 2014年
- 在动态时间规整法的基础上,建立了逐步代价最小决策法(SAMC).该方法中的代价函数可以很好地反映特征归属,对较差的特征具有一定的"容忍度"、稳定性好,还可用全程代价函数评判识别结果的可信度.用SAMC方法对北京及其周边地区33次地震和29次爆破中提取的5个分类特征量进行识别,识别率为90%;从该5个特征量中选择较好的3个特征量进行识别,识别率为92%;在上述地区另选13次事件作为检验样本进行U检验,5个分类特征量和3个分类特征量的识别率分别为92%和100%,识别效果很好.这表明SAMC是识别地震与爆破的有效方法.
- 张博边银菊王婷婷
- 关键词：动态时间规整
- 基于经验模态分解的地震P波初至自动识别研究
- 对地震P波初至自动识别是地震信号分析和处理的主要任务之一。由于希尔伯特-黄变换（Hilbert Huang Transform,HHT）中的经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）...
- 黄汉明陈银燕毕明霞赵静周海军
- 关键词：经验模态分解小波变换
- 文献传递
- 天然地震与人工爆破的波形小波特征研究被引量：45
- 2010年
- 研究了如何从天然地震和人工爆破事件的波形记录中提取出有效、适用的波形特征,以用于对爆破事件的识别.首先对波形记录进行了4层小波包变换;然后对变换得到的最后一层小波包系数提取3种波形特征:能量比特征、香农熵特征及对数能量熵特征;最后利用v-SVC支持向量分类机对这3种特征的分类能力进行了外推检验.通过选用不同地区、不同台站、不同震级的天然地震与人工爆破的波形记录,力求提取的特征量能尽可能地反映天然地震与人工爆破波形的本质区别,尽量弱化震中距、震级等因素对识别效果的影响.结果表明,上述3种特征中以香农熵特征的识别效果最好,能反映天然地震与人工爆破的本质区别,可作为识别天然地震与人工爆破的一个有效判据.
- 黄汉明边银菊卢世军蒋正锋李锐
- 关键词：小波包支持向量机
- 明灯一号及邻近地区地震与爆炸的识别被引量：8
- 2010年
- 通过明灯一号大当量爆破资料,挑选其周边地区天然地震和人工爆破事件,研究天然地震和人工爆破事件的波形记录特征,并应用两种模式进行识别。结果表明振幅比判据能反映天然地震与人工爆破的本质区别,可以作为识别两类事件的有效判据。两种模式识别方法的U检验效果较好,表明该研究的特征和方法具有实际应用前景。
- 边银菊黄汉明郭永霞
- 关键词：爆破模式识别方法
- v-SVC算法在地震与爆破识别及窗长度选取中的应用被引量：14
- 2010年
- 对天然地震与人工爆破的波形记录,本文用v—SVC支持向量分类机对由波形记录获取的香农熵特征进行了分类识别,效果较好;并对波形记录选取不同的信号窗长度,用v—SVC支持向量分类机分别进行了识别检验。结果表明:窗长度对识别效果有影响,以窗长度为2000点的识别效果最好,识别率达98%。这也表明,在地震与爆破的识别中,合理地选取波形记录的信号窗长度也是重要的。
- 黄汉明边银菊卢世军李锐蒋正锋
- 关键词：支持向量机人工爆破
- 地震和爆破的综合识别方法研究被引量：15
- 2013年
- 基于天然地震和人工爆破的快速识别要求,我们提取了量取方便的初动方向、振幅比、振幅与尾波持续时间比值等5个特征,并判定各单特征的分类能力,其中初动方向和振幅比的识别效果较好,正确识别率分别为91%和92%.为了进一步提高识别效果,本文引入3种模式识别方法和决策方法对多个特征进行综合识别,得到Fisher方法和决策方法均可将正确识别率从92%提高到97%,ICHAM识别效果和最小距离法的综合识别效果次之,可将正确识别率分别提高到95%和94%.结果表明综合识别方法可以不同程度的提高正确识别率,Fisher方法和决策方法在地震和爆破识别中应用效果较好.
- 王婷婷边银菊张博
- 关键词：特征提取模式识别方法
