【摘 要】
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文章对地震波形进行经验模态分解(EMD),对分解后的内模函数(IMF)进行时域特征提取,由所提取的特征对天然地震和人工爆炸2类事件源类型进行分类识别,结果表明,由IMF所提取的时域特征具有良好的区分识别能力.采用经验模态分解将原波形信号分解为7个内模函数和残差函数,对原波形、每个内模函数和残差函数分别提取26个时域统计特征,组成9个特征组(命名为Q0,Q1,…,Q8);再计算7个内模函数的幅度能量比得到7个能量比特征,再和选择前4个内模函数的26个时域统计特征中的8个特征共32个特征组成一个有39个特征的
【机 构】
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广西师范大学计算机科学与信息工程学院,广西 桂林 54100
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文章对地震波形进行经验模态分解(EMD),对分解后的内模函数(IMF)进行时域特征提取,由所提取的特征对天然地震和人工爆炸2类事件源类型进行分类识别,结果表明,由IMF所提取的时域特征具有良好的区分识别能力.采用经验模态分解将原波形信号分解为7个内模函数和残差函数,对原波形、每个内模函数和残差函数分别提取26个时域统计特征,组成9个特征组(命名为Q0,Q1,…,Q8);再计算7个内模函数的幅度能量比得到7个能量比特征,再和选择前4个内模函数的26个时域统计特征中的8个特征共32个特征组成一个有39个特征的特征组(命名为Q9).对这10组特征样本集进行单组、多组的特征组合事件类型识别实验,采用对称KL距离(Kullback-Leibler divergence)、以事件为识别单元进行分类识别;每次识别实验,随机选取部分(30％,50％,70％,或90％)事件的所有观测台站的3分量的所有波形相应特征组的特征同时作为训练样本和测试样本集,多次反复进行实验,结果表明第2个内模函数提取的时域统计特征在选择90％事件时识别效果最好,正确识别率大于90％;这说明,内模函数具有比原波形更好的事件类型区分能力,可为由波形识别事件源类提供更为有效的特征.
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