臨震微波動是強(qiáng)震臨震階段優(yōu)勢頻率集中在11¹6Hz、頻譜形態(tài)較為整齊的臨震異常波形記錄,在汶川、玉樹、青川等不同強(qiáng)震前都有重現(xiàn),可用于強(qiáng)震臨震判定。現(xiàn)有的蘭州地脈動實時監(jiān)控技術(shù)系統(tǒng)(下文簡稱地脈動監(jiān)控系統(tǒng))中,臨震微波動識別完全采用人工方法,人為主觀因素對識別準(zhǔn)確率影響較大、效率較低。本文通過對比待檢測波形與樣本波形的相似度,實現(xiàn)圖像感知哈希技術(shù)對臨震微波動的自動識別。本文總結(jié)了感知哈希的相關(guān)理論及其用于圖像識別的基本框架,基于臨震微波動的頻率域特征,提出了分塊均值和DCT變換的兩種感知哈希自動識別方法。以2008年汶川8.0和2010年玉樹7.1兩次地震作為研究震例,利用震中250KM內(nèi)臺站的連續(xù)波形,分別測試了16*16、32*32、64*64三種圖像壓縮尺寸對兩種自動識別算法準(zhǔn)確率和運(yùn)行效率的影響,以此選擇臨震微波動自動識別的“最佳”算法。實驗結(jié)果表明,在識別準(zhǔn)確率方面,DCT變換的識別準(zhǔn)確率高于分塊均值算法;不同圖像壓縮尺寸對兩種算法均具有較大影響。在運(yùn)行效率方面,圖像壓縮尺寸對DCT變換算法影響較大,分塊均值算法幾乎不受其影響。圖像壓縮尺寸為32*32的...

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

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圖2.1都江堰臺臨震微波動事件a-時間域

圖2.1都江堰臺臨震微波動事件a-時間域

圖2.2玉樹臺臨震微波動事件

8圖2.2玉樹臺臨震微波動事件

圖4.3汶川、玉樹地震臨震微波動典型樣本

像的過程中，以單個臨震微波動的幅值最大值為圖像縱坐標(biāo)最值，忽略幅值的不同而對圖像造成的差異，重點(diǎn)關(guān)注圖像的整體走勢變化。樣本圖像主要分成兩類，圖4.3a和圖4.3b分別為汶川和玉樹地震臨震微波動為基礎(chǔ)篩選得到的樣本圖像。汶川地震臨震微波動樣本9-16Hz頻譜變化明顯；玉樹地震....

圖5.1汶川地震150KM臺站分布情況

圖5.1汶川地震150KM臺站分布情況

本文編號：3909465