本文關(guān)鍵詞：震源類(lèi)型識(shí)別的EMD研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)方法對(duì)處理非平穩(wěn)、非線(xiàn)性信號(hào)具有明顯的優(yōu)勢(shì)。與傳統(tǒng)的信號(hào)處理方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行全局性分析不同,該方法在描述信號(hào)的局部特征方面具有更加明顯的優(yōu)勢(shì),能更真實(shí)的反映不同時(shí)間和不同頻率尺度上信號(hào)成分組成的能量分布規(guī)律。本文首先采用一種基于EMD的小波閾值去噪的方法對(duì)地震信號(hào)去噪,噪聲信號(hào)一般包含在信號(hào)高頻成分中,地震信號(hào)經(jīng)EMD分解后對(duì)信號(hào)頻率較高的前三個(gè)內(nèi)模函數(shù)(IMF)分量進(jìn)行小波閾值去噪[1],然后將所有IMF分量進(jìn)行疊加構(gòu)成去噪后信號(hào)。通過(guò)與普通小波閾值去噪方法比,基于EMD的小波去噪方法具有更大的信噪比,去噪效果更好。本文重點(diǎn)研究了地震信號(hào)的內(nèi)模函數(shù)能量比和奇異值熵的特征提取。地震和爆炸的震源力學(xué)機(jī)制不同：地震是剪切源,爆炸是膨脹源[2],這兩種震動(dòng)波形的各個(gè)內(nèi)模函數(shù)分量所包含的能量信息應(yīng)該存在明顯差異,通過(guò)計(jì)算各個(gè)IMF分量能量占波形信號(hào)總能量的比值,這個(gè)比值特征應(yīng)該能夠明確區(qū)分這兩類(lèi)不同的事件震源類(lèi)型。奇異值是矩陣的固有屬性,矩陣元素變化較小時(shí),奇異值變化較��；不同IMF分量包含波形信號(hào)不同頻率成分,各IMF奇異值反映了信號(hào)在不同頻段的分布情況,熵值反映了這種分布的均勻程度,奇異值分布越均勻,熵值越大,反之越小。本文對(duì)天然地震和人工爆炸地震動(dòng)波形提取這兩種特征,對(duì)首都圈35個(gè)地震和27個(gè)爆炸事件進(jìn)行特征提取并采用支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)行了識(shí)別實(shí)驗(yàn),結(jié)果發(fā)現(xiàn)：內(nèi)模函數(shù)能量比和奇異值熵特征能顯著區(qū)分天然地震和人工爆炸波形事件,且內(nèi)模函數(shù)能量比特征識(shí)別效果更好。最后基于內(nèi)模函數(shù)能量比特征構(gòu)造新的二次特征并采用“明燈一號(hào)”爆炸事件以及另外的62個(gè)天然地震事件進(jìn)行特征提取和識(shí)別實(shí)驗(yàn),識(shí)別效果都很好。本文認(rèn)為：內(nèi)模函數(shù)能量比特征和奇異值熵特征可以作為識(shí)別天然地震和人工爆炸事件的重要備選特征。
【關(guān)鍵詞】：經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD) 內(nèi)模函數(shù)(IMF) 小波閾值去噪 IMF能量比 奇異值熵
【學(xué)位授予單位】：廣西師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：P315.33
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第1章 緒論7-11
• 1.1 模式識(shí)別的基本概念7
• 1.2 地震波形震源類(lèi)別模式識(shí)別研究背景7-8
• 1.3 天然地震和人工爆炸的識(shí)別方法8-9
• 1.4 震源類(lèi)型識(shí)別國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)10-11
• 第2章 震源波形信號(hào)原始數(shù)據(jù)選取與預(yù)處理11-22
• 2.1 實(shí)驗(yàn)原始波形數(shù)據(jù)來(lái)源11-13
• 2.2 天然地震和人工爆炸波形信號(hào)去噪13
• 2.3 小波變換去噪13-21
• 2.3.1 連續(xù)小波變換13-14
• 2.3.2 小波閾值去噪14-15
• 2.3.3 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法15-16
• 2.3.4 基于EMD的小波閡值去噪16-21
• 2.4 本章小結(jié)21-22
• 第3章 固模函數(shù)分量選取以及譜分析22-30
• 3.1 用相關(guān)系數(shù)選取IMF分量23-24
• 3.2 震源信號(hào)的IMF頻譜分析24-29
• 3.2.1 希爾伯特變換24-25
• 3.2.2 希爾伯特(Hilbert)譜分析25-29
• 3.3 本章小結(jié)29-30
• 第4章 震源類(lèi)型識(shí)別特征提取方法研究30-34
• 4.1 地震波形數(shù)據(jù)選取以及預(yù)處理30
• 4.2 震源類(lèi)型識(shí)別特征研究30-33
• 4.2.1 能量比特征研究31-32
• 4.2.2 奇異值熵特征研究32-33
• 4.3 本章小結(jié)33-34
• 第5章 支持向量機(jī)識(shí)別34-47
• 5.1 支持向量機(jī)原理34-37
• 5.2 特征選擇37-39
• 5.3 SVM參數(shù)選取39-40
• 5.4 特征識(shí)別實(shí)驗(yàn)40-44
• 5.5 單事件多臺(tái)站震源類(lèi)型識(shí)別研究44-46
• 5.5.1 特征提取44-45
• 5.5.2 采用新數(shù)據(jù)后二次特征識(shí)別結(jié)果分析45-46
• 5.6 本章小結(jié)46-47
• 第6章 總結(jié)和展望47-49
• 6.1 論文工作總結(jié)47-48
• 6.2 課題展望48-49
• 參考文獻(xiàn)49-52
• 致謝52-53

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本文編號(hào)：288105