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模板匹配滤波技术在地震数据处理中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
模板匹配滤波技术(Matched Filter Technique,MFT)是一种近几年发展迅速的可用于检测遗漏信号的算法,在图像识别、行星探测等众多领域均有广泛应用。在地震学中,该技术通过扫描连续波形找出模板事件附近发生的、与模板事件相关性较好的遗漏地震事件,可用于完善地震目录,实现对地震活动性以及区域应力状态的更好刻画。本文综述了模板匹配滤波技术在地震数据处理中的应用,首先概述基本原理,其次介绍该方法用于探测各类地震事件的实例,包括前震和余震、远程动态触发地震、诱发地震和非火山震颤等,最后展望了用于提高算法效率及探测精度的一些改进方法。 相似文献
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微地震监测难以拾取准确初至,为了提高反演定位精度和减小多解性,研究了微地震贝叶斯差分进化反演方法.从分析讨论理论模型反演残差及其协方差分布特征出发,结合对比不加噪音和加入不同程度的噪音后残差协方差极小点位置移动、分布梯度变化特征,提出了先验信息解估计方法.针对后验估计中,由于难以获得先验信息解的方差估计致使无法计算加权系数问题,通过分析残差变化特征和解的变化关系,研究了利用残差求取加权系数的方法.为了加快寻优速度,讨论了差分进化反演方法,在变异操作方面使用差分策略,即利用种群中个体间的差分向量对个体进行扰动,实现个体变异,充分有效利用群体分布特性,提高算法的搜索能力,避免遗传算法中变异方式的不足.通过理论模型测试本方法的反演效果,并且和搜索方法反结果进行比较.测试结果证明本反演方法,对于不同程度初至干扰,反演结果向准确解逼近程度比搜索方法要好得多,实际资料的反演结果也好于搜索方法. 相似文献
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