發(fā)布時(shí)間：2020-09-29 19:29

　　 地震事件檢測(cè)是地震預(yù)警系統(tǒng)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的地震檢測(cè)技術(shù)通過地震臺(tái)站的高精度加速度計(jì)判別地震發(fā)生與否。近年來,隨著智能手機(jī)的普及和性能提升,基于手機(jī)內(nèi)置加速度計(jì)進(jìn)行地震事件檢測(cè)成為地震預(yù)警研究領(lǐng)域的新方向。有別于傳統(tǒng)的檢測(cè)技術(shù),基于手機(jī)加速度計(jì)的地震事件檢測(cè)方法不再側(cè)重于從強(qiáng)噪聲中提取地震事件數(shù)據(jù),而是聚焦在挖掘人類活動(dòng)數(shù)據(jù)模式和地震事件數(shù)據(jù)模式的差異。因此,傳統(tǒng)地震事件檢測(cè)方法在手機(jī)地震事件檢測(cè)中并不完全適用。本論文從典型的人類活動(dòng)模式特點(diǎn)出發(fā),設(shè)計(jì)了手機(jī)固定姿態(tài)下的地震事件分層檢測(cè)框架,并在此基礎(chǔ)上通過加速度計(jì)和磁力計(jì)的數(shù)據(jù)融合,提出一種手機(jī)非固定姿態(tài)下的地震事件檢測(cè)方法。主要工作和貢獻(xiàn)如下:首先,本論文給出了一種新的基于地震體驗(yàn)屋的地震事件模擬方法,以更好地再現(xiàn)真實(shí)地震場(chǎng)景下的手機(jī)加速度數(shù)據(jù)模式。在此基礎(chǔ)上,建立了地震事件檢測(cè)樣本庫,該樣本庫覆蓋了多種設(shè)備、手機(jī)姿態(tài)、手機(jī)載體、正負(fù)樣本類型、和傳感器類型。其次,通過傳統(tǒng)門限方法和MyShake檢測(cè)方法的融合,重點(diǎn)研究了手機(jī)固定姿態(tài)下的地震事件分層檢測(cè)算法框架。在算法的較低層次,使用門限算法,提取STA/LTA和SMC特征,考慮與地震事件區(qū)分度較高的典型人類活動(dòng)事件;在算法較高層次,使用隨機(jī)森林分類算法,提取時(shí)頻域特征,考慮與地震事件難以區(qū)分的典型人類活動(dòng)事件。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了分層算法在手機(jī)固定姿態(tài)下地震事件檢測(cè)中的有效性。最后,在分層算法框架的基礎(chǔ)上,通過加速度計(jì)和磁力計(jì)數(shù)據(jù)的融合,實(shí)現(xiàn)了不同手機(jī)設(shè)備數(shù)據(jù)坐標(biāo)的歸一化,并提出了地理相關(guān)的數(shù)據(jù)特征以更加高效地區(qū)分地震事件和人類日�；顒�(dòng)事件。在此基礎(chǔ)上,給出了手機(jī)非固定姿態(tài)下的地震事件檢測(cè)策略:坐標(biāo)歸一化數(shù)據(jù)+地理特征+隨機(jī)森林算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在該策略下,正負(fù)樣本查準(zhǔn)率均超過90%,且算法使用的總數(shù)據(jù)特征維數(shù)大大降低。
【學(xué)位單位】：武漢大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2017
【中圖分類】：P315.75
【部分圖文】：

分別Ｗ首都和蘭州為中也城市布設(shè)了邋８０個(gè)強(qiáng)震預(yù)警臺(tái)站，建立了地逡逑震預(yù)警示范區(qū)。從全球范圍來看，地震預(yù)警系統(tǒng)目前主要分布在經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的逡逑國(guó)家和地區(qū)，在尼泊爾，南美等經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的強(qiáng)震地頻發(fā)地區(qū)分布反而較少［３］，逡逑見圖＾１。巨額的資金投入正是導(dǎo)致許多地震頻發(fā)地區(qū)無法建設(shè)地震預(yù)警系統(tǒng)的逡逑主要原因。逡逑

及固定物體的表面，手機(jī)的姿態(tài)可能為橫放、豎方、斜放，采集到的數(shù)據(jù)也是地震事件和人類活動(dòng)（例如走，跑）疊加的數(shù)據(jù)。因此，傳統(tǒng)基于地震振的數(shù)據(jù)模擬方法在手機(jī)場(chǎng)景下并不完全適用，兩者的差異使得基于模式識(shí)別的檢測(cè)器無法得到較為準(zhǔn)確的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。因此，如何真實(shí)地反映出地震事件下的手機(jī)加速度數(shù)據(jù)模式，仍是一個(gè)難題。逡逑（２）快速準(zhǔn)確的檢測(cè)算法框架設(shè)計(jì)。早期的手機(jī)地震事件檢測(cè)算法，大口限觸發(fā)，在研究人員將模式識(shí)別中的分類算法框架應(yīng)用到地震事件檢測(cè)Ｗ法在區(qū)分地震事件與人類活動(dòng)中有了更好的表現(xiàn)，但完全用模式識(shí)別分類算替口限法（例如ＭｙＳｈａｋｅ系統(tǒng)），也使得手機(jī)計(jì)算成本大幅提升，該問題在特征維數(shù)較高時(shí)尤為明顯�？紤]到即使是在地震頻發(fā)地區(qū)，地震仍屬于罕見，因此地震檢測(cè)器實(shí)際是一個(gè)絕大多數(shù)情況下檢測(cè)結(jié)果為負(fù)樣本的特殊分類何設(shè)計(jì)出一個(gè)多層次的、既保證檢測(cè)能力又能快速獲得結(jié)果的算法框架，是關(guān)鍵問題。逡逑（３）手機(jī)姿態(tài)多樣性問題。手機(jī)傳感器數(shù)據(jù)坐標(biāo)為設(shè)備坐標(biāo)系，當(dāng)設(shè)備發(fā)生變化時(shí)，數(shù)據(jù)坐標(biāo)系也會(huì)隨著發(fā)生變化，見下圖１－２。逡逑

用手機(jī)加速度計(jì)進(jìn)行地震事件檢測(cè)，需要關(guān)注如何區(qū)分地震事件與人類行為事件，逡逑簡(jiǎn)單的口限觸發(fā)算法不再完全適用，需要借助檢測(cè)粒度更加精細(xì)的分類算法，其逡逑應(yīng)用框架見下圖２－１。逡逑ＬｔｉＪ逡逑預(yù)處理逡逑特征提化逡逑ＳＰＨ邋那崖型邋ｆ￣￣￣ｆｉｓｉ？逡逑＾———Ｌ邋＾逡逑地灄？逡逑圖２－１模式識(shí)別框架應(yīng)用于地震事件檢測(cè)示意圖逡逑在上述框架中，首先利用大量的地震事件數(shù)據(jù)（正樣本）和非地震事件數(shù)據(jù)逡逑（負(fù)樣本）進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到一個(gè)具有地震事件檢測(cè)能力的分類器。標(biāo)簽未知逡逑的加速度數(shù)據(jù)，通過預(yù)處理和特征提�。缀�，輸入分類器進(jìn)行測(cè)試，便能得到該逡逑數(shù)據(jù)偵是否為地震事件的判定結(jié)果�？梢�，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量，特征的選�。准胺皱义项愃惴ǖ倪x擇對(duì)于地震事件檢測(cè)的精度至關(guān)重要。逡逑２．２．１常用的手機(jī)傳感器數(shù)據(jù)預(yù)處理方法逡逑手機(jī)傳感器采集的原始加速度數(shù)據(jù)包含了大量噪聲，己有研究表明卡爾曼濾逡逑波能有效濾除加速度數(shù)據(jù)中的干擾噪聲ＰＳＵＷ，濾波后的數(shù)據(jù)能夠更好地反應(yīng)相逡逑應(yīng)事件的數(shù)據(jù)模式。另外，去除重力成分，分頓加窗也是必要的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟。逡逑（１）卡爾曼濾波逡逑卡爾曼濾波是傳感器工程中較為成熟的一種濾波方法

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本文編號(hào)：2830159