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[学位论文] 作者：黎炳君,
来源：广西师范大学 年份：2021
近年来,随着全球地震台站和我国国家地震台站的不断部署,以及地震台站仪器精度的不断提升,地震信号的收集和记录能力也不断提升,地震学研究领域进入到了地震信号大数据时代。在地震信号大数据时代的背景下,存在一系列需要解决的问题,其中地震信号的来源即震源类......
[期刊论文] 作者：施佳朋,黄汉明,薛思敏,黎炳君,,
来源：计算机与数字工程 年份：2021
针对地震信号难以分类识别问题,运用了粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法,建立了以小波包分解求出的奇异值熵分量为特征输入的PSO-SVM模型。实验中以天然地震和人工爆破这两类地震信号进行,为了验......
[期刊论文] 作者：施佳朋,黄汉明,薛思敏,黎炳君,袁雪梅,,
来源：传感器与微系统 年份：2021
针对地震信号分类问题,提出了一种基于经验模态分解—变分模态分解—长短期记忆(EMD-VMD-LSTM)的地震信号分类研究的模型。首先利用EMD和VMD分别提取地震信号的前5个本征模态分量;然后对提取出来的每个本征模态分量求出其熵值,作为分类特征;最后把分类特征输入......
[期刊论文] 作者：薛思敏,黄汉明,施佳鹏,袁雪梅,黎炳君,
来源：地震工程学报 年份：2022
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......
[期刊论文] 作者：黎炳君,黄汉明,王婷婷,王鹏飞,王梦琪,施佳朋,薛思敏,,
来源：地球物理学进展 年份：2021
地震信号分类——即信号震源类型的分类,尤其是天然地震和人工爆破的分类对于地震目录的清洗和强震实时预警等具有重要意义.本文首先对原始波形信号进行必要的预处理,然后对预处理后的信号进行分帧加窗,对窗内信号采用短时傅里叶变换,将原始波形信号从时域转换......
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