小数据集的微地震信号震相拾取方法

来源 :计算机科学与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户:carpplolo
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近年来,深度卷积神经网络在地震信号震相拾取的研究中得到了广泛的研究,此类模型同时拾取P波和S波震相,在天然地震台网的地震数据震相拾取中应用推广较好。但是由于此类模型需要很大的标签数据量,同时计算复杂度也很高,在标签样本较少的微地震监测中应用时受限较严重。已有研究表明,P波拾取的复杂度比S波拾取要低,只拾取P波震相时,模型复杂度可以较简单,标签需求量也较低。在P波拾取完成后,通过极化分析和旋转可以很好的提取S波特征,从而降低S波拾取的复杂度。基于此种想法,本文联合机器学习、极化分析和时频分析等方法,将P波拾
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为尽快了解每位学生,新学期第一篇作文,我让他们自我介绍。批阅时,一位叫张依的女生写得尤为出色,语句老辣不说,整篇习作洋溢着幽默诙谐的笔调,不失为一篇佳作。我决定把它作为讲评时的范文。  讲评前,我留了个心眼(此前曾出现优秀作文被学生指为抄袭的情况),便问:“张依,这篇作文是你自己构思的呢,还是借鉴人家的?”说实话,就是考虑到孩子的自尊心,我才小心翼翼地使用了“借鉴”这个词。不曾想,张依“腾”地站起
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