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天然地震与人工爆破波形特征提取与识别算法研究

作　者: 卢世军
导　师: 黄汉明
学　校: 广西师范大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 天然地震 人工爆破 小波变换 波形特征 支持向量机
分类号: P315
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 40次
引　用: 1次
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内容摘要


由于人类在地球上的密集活动范围及强度不断增大,影响了地震观测记录的质量,地震观测台网记录到的地震信号中包含了很多人工地震,如矿山爆破、地下核试验等。这些事件的记录,如果不能及时的予以识别和筛选出来,会让人误以为这些事件是强震的前兆,混淆依此记录所建立的地震目录,影响日后地震学的研究工作。因此连续地震信号中的天然地震和人工爆破的识别分离有助于破坏性构造地震的监测预警,有助于小当量核试侦察,对地震学的研究,对维护国家利益,保卫世界和平都有重要的意义。在天然地震和人工爆炸事件的分类识别中,如何提取出有效的识别特征是整个识别过程中的关键性问题。人们对此进行了广泛的研究,提出了多种识别判据,但是由于地震信号本身的复杂性,这些识别判据的适用性仍有很大的不足。为此,本文研究了从天然地震和人工爆破事件的波形记录中提取出广泛适用的波形特征,以用于对它们的有效识别。为了使波形特征能尽可能地反映天然地震与人工爆破波形的本质区别,尽量弱化震中距、震级等因素对识别效果的影响,本文在数据集的选取上有意识地选择了不同台站、不同震级的天然地震与人工爆破事件的波形记录来进行实验验证。论文中首先对天然地震记录信号及人工爆破记录信号分别进行了4层小波变换(包括离散小波变换、静态小波变换和小波包变换),然后对变换得到的小波变换系数进行波形特征提取工作,本文中提取了三种不同的波形特征(能量比特征、香农熵特征和对数能量熵特征)。最后在Matlab中利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法对各种特征的分类能力进行了检验。实验结果表明,小波变换后提取出来的小波系数的香农熵特征能很好地表达天然地震与人工爆破之间的本质区别,利用支持向量机中的v-SVC支持向量分类机算法进行识别检验时可得到很高的识别准确率。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-8
第1章 绪论  8-11
  第1节 本课题研究的背景及意义  8
  第2节 天然地震与人工爆破的物理差异  8-9
  第3节 当前的研究现状  9-10
  第4节 本文组织结构  10-11
第2章 相关理论知识  11-26
  第1节 小波分析的基本理论  11-18
    一、连续小波变换（CWT）  11-12
    二、离散小波变换（DWT）  12-13
    三、静态小波变换(SWT)  13-15
    四、小波包分析  15-16
    五、常用的小波函数  16-18
  第2节 支持向量机（SVM）  18-26
    一、分类问题  18-19
    二、最优分类面  19-21
    三、核函数  21-22
    四、支持向量机  22-26
第3章 天然地震与人工爆破的波形特征提取  26-35
  第1节 数据集的选取  26-27
  第2节 本文提取的波形特征类别  27-28
  第3节 基于DWT 的波形特征提取  28-30
  第4节 基于SWT 的波形特征提取  30-32
  第5节 基于小波包的波形特征提取  32-33
  第6节 特征向量的标准化  33-35
第4章 波形特征分类效果检验  35-51
  第1节 不同信号窗长度的分类效果  35-38
  第2节 不同小波基函数的分类效果  38-40
  第3节 能量比(Ewt)特征的分类效果  40-42
    一、DWT 分解系数的分类效果检验  40-41
    二、SWT 分解系数的分类效果检验  41
    三、WPT 分解系数的分类效果检验  41-42
  第4节 香农熵(Eshannon)特征的分类效果  42-45
    一、DWT 分解系数的分类效果检验  42-43
    二、SWT 分解系数的分类效果检验  43-44
    三、WPT 分解系数的分类效果检验  44-45
  第5节 对数能量熵(Elog)特征的分类效果  45-47
    一、DWT 分解系数的分类效果检验  45
    二、SWT 分解系数的分类效果检验  45-46
    三、WPT 分解系数的分类效果检验  46-47
  第6节 实验结果分析  47-51
第5章 总结与展望  51-53
  第1节 本文工作总结  51
  第2节 下一步工作展望  51-53
参考文献  53-56
攻读硕士期间发表的论文  56-57
致谢  57-58

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中图分类: > 天文学、地球科学 > 地球物理学 > 大地（岩石界）物理学（固体地球物理学） > 地震学
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