数据采集与处理
數據採集與處理
수거채집여처리
JOURNAL OF DATA ACQUISITION & PROCESSING
2004年
4期
446-449
,共4页
地震%地下核爆炸%事件识别%AR模型%预测误差
地震%地下覈爆炸%事件識彆%AR模型%預測誤差
지진%지하핵폭작%사건식별%AR모형%예측오차
根据天然地震与核爆地震信号的P波差异,提出了基于AR模型预测误差比的地震信号分类和识别方法.该算法首先应用AR模型对地震信号P波初至时段及其后一时段进行建模,分别求出其预测误差,从而计算得出P波的预测误差比,然后利用预测误差比作为特征判据对地震信号进行分类与识别.对20次地震时间的分类和识别实验结果表明,本文方法能够对天然地震及核爆地震两类事件进行有效的分类与识别.
根據天然地震與覈爆地震信號的P波差異,提齣瞭基于AR模型預測誤差比的地震信號分類和識彆方法.該算法首先應用AR模型對地震信號P波初至時段及其後一時段進行建模,分彆求齣其預測誤差,從而計算得齣P波的預測誤差比,然後利用預測誤差比作為特徵判據對地震信號進行分類與識彆.對20次地震時間的分類和識彆實驗結果錶明,本文方法能夠對天然地震及覈爆地震兩類事件進行有效的分類與識彆.
근거천연지진여핵폭지진신호적P파차이,제출료기우AR모형예측오차비적지진신호분류화식별방법.해산법수선응용AR모형대지진신호P파초지시단급기후일시단진행건모,분별구출기예측오차,종이계산득출P파적예측오차비,연후이용예측오차비작위특정판거대지진신호진행분류여식별.대20차지진시간적분류화식별실험결과표명,본문방법능구대천연지진급핵폭지진량류사건진행유효적분류여식별.
