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使用MATLAB获取地震前兆数据库中观测数据 总被引:1,自引:1,他引:0
地震前兆数据库中的观测数据具有极高的科研及应用价值.MATLAB作为具有强大功能的科学计算及分析平台是地震前兆数据分析的得力工具.虽然如此,但MATLAB提供的数据库工具箱并不能完全操控基于ORACLE的前兆数据库.因此,直接通过MATLAB获取前兆观测数据进行后续的前兆统计及分析工作受到了影响.本文首先介绍了主流的数据库访问机制以及在MATLAB中如何实现以这些机制对前兆数据库进行访问并指出了其中的缺陷;然后,给出了通过组件对象模型(COM)的访问方式获取前兆观测数据的方法;最后,给出了使用该方法进行函数封装后,在实际应用中的实例的全部源代码.通过本文提供的方法,台站工作人员或科研人员可以快速、方便的通过MATLAB获取前兆数据库中的相关信息进行科研及日常管理工作. 相似文献
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为了实现地震前兆数据向中国地震局的报送、数据及时录入SQL数据库,本文介绍了一种前兆数据管理方案,并且在TCP/IP协议上使用VB编写了软件,介绍了程序编写的主要方法。 相似文献
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本文从自仿射分形的角度探讨地震兆汾观测资料的分形处理方法。在对自仿射分形的分维量测方法进行对比分析的基础上,给出了处理地震前兆观测资料较为适用的分形方法和满足计算需要的样本点数,从对部分水氡和地电阻率资料进行了处理分析中,得到了有益的启示:地震前兆时序观测资料可用分形方法处理分析,分维值可反映观测资料的结构变化特征,其作为一个无量纲量为综合对比分析各类前兆现象,探讨地震前兆场的复杂性特征提供了有效 相似文献
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数字前兆观测地震异常短临特征的初步研究 总被引:3,自引:2,他引:1
以高频序列分析处理方法,对2001年以来首都圈及外围部分地区的数字化前兆观测资料进行处理分析。所采用的数字前兆分析方法主要有两种:①原始图像变化形态研究,观察分析图像的突变、潮汐畸变、振荡、脉冲等微动态变化特征;②通过滤波等方法研究提取数字前兆资料的高频信息在地震前后的变化特征。并结合首都圈地区ML4.5以上地震,对数字化前兆的短临特征进行研究。 相似文献
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“九五”重点项目江苏省地震应急指挥系统建设中提出了建立基于Web的系统集成,全省地震前兆观测数据库及分析预报系统的建设是其中的一项重要内容。为此与中国地震局分析预报中心合作建立了江苏省前兆数据库和分析预报方法集成系统JSOMEN,编写了适用于江苏前兆观测资料的控制主表,用C,VB等语言编写程序整理入库了1990年以来全省43个测点75个测项的一百多万组前兆观测数据,同时建立了台站和市局的前兆数据库,以达到全省前兆观测数据的共享。 相似文献
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上海佘山钻孔形变观测资料正常背景噪声变化特征分析 总被引:1,自引:0,他引:1
对上海佘山钻孔形变观测资料正常的背景噪声进行初步分析并定量刻画其正常信息场的变化特征。结果显示:上海佘山形变观测资料的小波变换细节部分不同尺度包含着不同的信号成分,通过研究形变观测资料小波变换各尺度信号的非震异常特征变化,可能会捕捉到与地震孕育过程有关的前兆异常信息。 相似文献
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福建省数字化形变资料的异常分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提取中短期地震前兆信息,对福建省2006~2008年数字化形变观测整点值资料进行了二进小波多分辨率分析,结果表明:小波分析结果的细节部分dn主要包含周期为2n-2a+1小时的信号,而近似部分‰包含所有周期大于2n+1小时的信号;在此期间,福建省及其邻近地区的中强地震发生前,多数形变观测台站或测项同步接收到了周期大约为21~43d幅度较大的异常信号,这些信号可能是地震前兆。 相似文献
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以1998年1月10日的张北地震为例,应用小波变换及傅里叶分析,分析震中附近的6个地磁台站在地震前后共6个月的地磁场三分量分钟值采样数据.发现各个地磁台站记录的地磁场Z分量在张北地震前三个月内出现不同程度的异常现象,这种现象的出现频率随着离发震时间越近而越来越高,出现的地点由南向北迁移.地磁场H和D分量没有此类异常出现.用这6个地磁台出现异常时同一频率所对应的振幅值绘出等值曲线,得到的图形是稳定的四象限分布,震中基本上位于0~3nT的等值线上.结果表明小波分析是提取地震磁效应的有效工具,同时也证实了地震磁效应的客观存在. 相似文献
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用小波法研究台湾省两次7.6级大震前后仑坪台的地磁变化 总被引:6,自引:1,他引:5
陈伯舫 《地震地磁观测与研究》2006,27(1):45-48
用小波法分析了台湾省两次Ms 7.6大震(1986年花莲大震和1999年集集大震)前后仑坪台的地磁变化。从小波分析得出的“日变幅差”变化看,两次大地震前一个月内都有异常变化,花莲地震前出现负异常,集集地震前出现正异常。 相似文献
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概述四川7.0级以上大震前观测场地的异常情况。在核实2个大震震前异常的基础上,将传统异常判别方法进行汇总。总结近年来针对跨断层监测数据进行分析进而识别异常的方法:原始数据反映的断层活动速率异常以及转折异常。在此基础上,引入小波分析的方法对大震前的异常进行判别。对小波分解得到的两个趋势项进行分析,发现了大震与小波分解项异常的对应性。最后,基于对原始数据和小波分解项的分析,提出利用跨断层数据分析大震前兆的参考意见,为以后的震前异常研究工作提供了基础。 相似文献