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快速、准确地识别天然地震和人工爆破事件是地震台网监测的重要工作之一,也是提高地震观测记录质量、开展地震研究工作的重要基础。针对反向传播神经网络、支持向量机等主流分类识别方法在地震事件分类识别应用上的不足,提出一种基于改进EWT和LogitBoost集成分类器的地震事件分类识别算法。首先,基于S谱能量曲线对传统经验小波变换进行改进,将信号自适应分解为按频率和能量分布的本征模函数;其次,提取P波与S波最大振幅比,前4个本征模函数的香农熵、对数能量熵,以及去噪后重构信号主频等特征;最后,采用基于集成学习LogitBoost的决策树集成分类器进行分类。实验结果表明,所提算法具有较高的鲁棒性,能有效解决样本不足的问题,识别准确率达93.1%以上,比集成学习AdaBoost、反向传播神经网络和支持向量机等方法提高了1%以上,且分类识别效果好。 相似文献
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面波提取和压制是地震资料处理的关键问题之一,对地震资料处理的准确性具有重要影响.针对传统地震面波压制算法面波分离精度低、有效波损伤大的问题,提出一种基于小波谱能量曲线(Wavelet Spectrum Energy Curve,WSEC)经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)的面波压制算法,该算法利用连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)精细化的时频分析能力得到地震信号的WSEC,从频率和能量两个维度对信号进行自适应分解,提高面波提取精度.首先对地震记录进行CWT,根据小波谱计算各频率点的能量得到WSEC;基于WSEC极大值点的频率及ε邻域法确定频谱分割边界进行改进EWT,得到依能量和频率分解的各固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF);根据各子频带的频率和能量确定面波IMF,最后对面波IMF进行带通滤波以保护其中的有效波.仿真实验表明,算法能根据地震信号的频率和能量自适应分解,实现面波的精准分离与提取;实际地震资料处理表明,算法能准确分离面波,能最大限度保护有效波,提高资料信噪比,是一种有效可靠的面波压制算法. 相似文献
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利用科学引文索引(SCI)及其他相关数据库,从代表中国地震科学研究总体水平的地震系统学术论文的产出数量、学科分布、来源出版物、出版语言类型、论文引用情况及国际合作等,对地震系统1979年以来发表SCI论文的状况进行分析研究。从SCI论文发表数量和时间分布上来看,国内地震科学研究呈现出逐年活跃的发展态势,大地震的发生对地震科学的研究也有明显的促进作用。近年来,SCI论文数量在全球相关领域的排名比较靠前。从SCI论文特点分析及被引用情况来看,学术论文的质量与世界科技发达国家相比还存在较大差距。这说明中国地震科学研究在国际上的地位还有待提高,其研究成果被国际同行的认可和关注度也需要进一步提升。 相似文献
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针对低信噪比条件下微震初至拾取准确度低的问题,基于信号幅度变化引入权重因子,对传统长短时窗比值(STA/LTA)算法进行改进,提高初次拾取精度。为了进一步降低拾取误差,对变分模态分解(VMD)算法进行优化,基于互相关系数和排列熵准则自适应确定VMD分解层数,对初次拾取结果前后2—3 s的记录进行优化VMD,并计算分解后各本征模函数(IMF)的峰度赤池信息准则值,得到各IMF的到时,以各IMF的拾取结果及能量比综合加权得到二次拾取到时。仿真实验表明:改进后的STA/LTA在较低信噪比下可降低初次拾取误差约0.01 s以上;相比经验模态分解(EMD)和小波包分解,自适应VMD分解后能再次降低误差,最终与人工拾取结果平均误差在0.023 s以内。实际微震信号初至拾取结果表明,本算法能快速有效地识别初至P波,与人工拾取结果相比误差小,准确率高。 相似文献
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加速溶剂萃取-气相色谱法测定土壤中有机氯农药和多氯联苯 总被引:4,自引:2,他引:2
试验了加速溶剂萃取土壤中有机氯农药和多氯联苯残留的最佳条件。结果表明,采用正己烷-丙酮混合溶剂(体积比1:1)为提取剂,萃取温度100℃,压力为10.3MPa;采用弗罗里硅土固相萃取柱对样品净化,毛细管柱分离,用配有电子捕获检测器的气相色谱进行检测,平均加标回收率为83.6%~109.0%,相对标准偏差(RSD,n=11)为1.11%~5.88%,检出限为0.69~1.85ng/g。方法简单、快捷、经济,适应于土壤中的有机氯农药和多氯联苯的测定。 相似文献
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本文结合我国城市管理实际,对城市地理信息建立过程中的系统内容和结构,信息的组织和管理,系统建立和开发,人才培养等问题进行了探讨,并提出一些建议和看法。 相似文献