基于小波包变换的地震信号识别分类
本文研究了地震信号在小波包变换下的特性,依据地震事件识别中”历史事例对比法”的思想,根据不同震源地震信号频率时变特性的不同,提出了基于”能量分布特征”的特征值,同时采用该特征值用神经网络方法对地震事件进行识别分类.该方法不依赖于系统的数学模型,而是直接利用各频率成份能量的变化提取特征值作为神经网络的输入特征向量来进行事件的识别,避免了对地震信号、传播途径准确建模的困难,简便、直观地完成了事件的识别.实验证明,该方法的事件识别率可达到99％以上,是一种有效地震事件识别方法.
小波包变换 地震事件 神经网络 分类 特征提取
邱宏茂 刘俊民 范万春
西北核技术研究所
国内会议
海口
中文
93-98
2003-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）