基于EMD的IMF时域统计特征提取及其应用于震动事件源类型识别研究          下载免费PDF全文

薛思敏  黄汉明  施佳鹏  袁雪梅  黎炳君 《地震工程学报》2022,44(1):100-107

文章对地震波形进行经验模态分解(EMD),对分解后的内模函数(IMF)进行时域特征提取,由所提取的特征对天然地震和人工爆炸2类事件源类型进行分类识别,结果表明,由IMF所提取的时域特征具有良好的区分识别能力.采用经验模态分解将原波形信号分解为7个内模函数和残差函数,对原波形、每个内模函数和残差函数分别提取26个时域统计...  相似文献   

基于STFT和CNN的地震信号分类识别研究     

黎炳君  黄汉明  王婷婷  王鹏飞  王梦琪  施佳朋  薛思敏 《地球物理学进展》2021,36(4):1404-1411

地震信号分类——即信号震源类型的分类,尤其是天然地震和人工爆破的分类对于地震目录的清洗和强震实时预警等具有重要意义.本文首先对原始波形信号进行必要的预处理,然后对预处理后的信号进行分帧加窗,对窗内信号采用短时傅里叶变换,将原始波形信号从时域转换成时频域信号,生成时频谱图,每条波形生成一个时频图像;经过反复多次试验比较,将原尺寸时频谱图统一缩放为32×32像素大小的灰度图像,该灰度图像作为卷积神经网络(CNN)的输入,此时的分类效果和计算效率最优.采用以上方法对2010年至2016年发生在河北三河和北京通州等地区,震级为1.5 ～2.8级之间的54个天然地震事件的1674条波形和63个人工爆破事件的1509条波形,采用五折交叉验证法进行分类,得到的平均准确率为97.39％,与传统的支持向量机(SVM)方法和多层感知器(MLP)方法对比,分类准确率有大幅提升,与使用梅尔倒谱系数(MFCC)构建的CNN分类器方法对比,本文方法信噪比更低,分类准确率提高约1.5％.实验结果表明,采用短时傅里叶变换提取地震信号时频域特征,生成时频谱图,使用卷积神经网络对地震信号进行分类具有良好的分类效果.  相似文献   

氮和磷是影响三峡库区香溪河表层沉积物中微生物群落结构的主要因素          下载免费PDF全文

朱智杰  陈默  薛思敏  周仕伟  焦一滢  田小方 《湖泊科学》2023,35(2):473-482

香溪河是三峡库区最大的入库支流,目前关于香溪河沉积物微生物群落结构特征及其主要影响因素尚不明确。本研究监测香溪河上、中、下游上覆水及沉积物的主要理化指标,通过16S rDNA高通量测序研究香溪河表层沉积物中微生物群落结构特征,使用统计学软件分析细菌与理化指标间的关系。结果表明,上覆水中氨氮(NH₃-N)、叶绿素a(Chl.a)浓度自下游向上游逐渐升高,其中NH₃-N浓度从下游的2.04 mg/L升高到上游的3.14 mg/L。不同点位上覆水中磷酸盐(PO³₄^-)浓度在0.14～0.18 mg/L之间波动;同一点位间隙水中NH₃-N、PO₄^3-浓度明显高于上覆水,10～15cm沉积物间隙水中NH₃-N与PO₄^3-浓度分别是0～5 cm沉积物间隙水的3.4倍和1.7倍。沉积物中Fe(Ⅱ)、Fe(Ⅲ)、酸可挥发性硫化物和铬还原性硫化物含量均表现为上游点位...  相似文献