【摘 要】
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为了实时检测、识别和预警对地下基础设施的挖掘破坏活动,本文提出一种地震动信号特征提取与分类方法。通过提取小波包变换域和集合经验模态变换域的多域能量联合分布特征向
【机 构】
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中国卫星导航系统管理办公室,北京无线电计量测试研究所
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为了实时检测、识别和预警对地下基础设施的挖掘破坏活动,本文提出一种地震动信号特征提取与分类方法。通过提取小波包变换域和集合经验模态变换域的多域能量联合分布特征向量,构建改进的径向基神经网络分类模型,利用机器学习的方法提取稳定的信号多域融合特征,并实现准确的信号特征分类预测。由多类别挖掘信号的仿真实验结果可以看出,本文的算法和模型能有效提升地震动信号分类的准确率,对地震动干扰信号具有较强的鲁棒性。
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