【摘 要】
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针对地震数据存在冗余信息、噪声和P波拾取准确度不高的不足,研究了P波自动拾取方法。利用改进的局部线性嵌入（LLE）算法对样本数据进行降维处理;通过研究时间序列的相异性度量
【机 构】
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江南大学物联网工程学院计算机科学系
【基金项目】
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江苏省科技厅产学研前瞻项目（BY2013015—23）
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针对地震数据存在冗余信息、噪声和P波拾取准确度不高的不足,研究了P波自动拾取方法。利用改进的局部线性嵌入（LLE）算法对样本数据进行降维处理;通过研究时间序列的相异性度量方法和内积计算方法,提出了一种适用于时间序列的核分类方法。提出了基于多属性的P波到达时间自动拾取方法（AMPAT）,提取地震信号的15维特征属性作为样本数据,利用LLE抽取数据样本特征,实现数据降维;通过核分类方法进行预测,确定P波到时。仿真实验表明：与已有的P波拾取方法长短时平均（STA/LTA）和最大似然（ML）估计相比,AMPAT的
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