基于经验模态分解的地震波特征提取的研究

查看全文 作　　者：[1,2]毕明霞;[1]黄汉明;[3]边银菊;[1]周海军;[1]陈银燕;[1]赵静

机构地区：[1]广西师范大学计算机科学与信息工程学院,桂林541004;[2]青岛开发区职业中专,青岛266500;[3]中国地震局地球物理研究所,北京100081

出　　处：《地球物理学进展》索引2012年第27卷第5期,共7页

基　　金：地震行业科研专项基金(200808003)资助.课题负责人边银菊 摘　　要：本文原始数据为35个天然地震和27个人工爆破事件的离震中最近的5个台站的垂直分量波形数据.从原始波形数据分别提取最大振幅对应的周期、倒谱的方差、自相关函数的最大值3个特征.依据希尔伯特-黄变换原理,用经验模态分解方法把原始波形信号分解为10个左右的本征模态函数分量后,再从每个分量中分别提取这3个特征.接着对所获取的特征样本集合采用随机划分法分为学习样本集与检验样本集,然后再通过支持向量机进行分类识别,如此反复进行多次样本划分和分类识别.结果表明经验模态分解后的分量信号提取的这3个特征具有更高的识别率,说明了经验模态分解有利于识别天然地震和人工爆破事件,值得进一步深入研究. 关键词：经验模态分解支持向量机地震波波形特征识别

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