| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-10页 |
| ·课题来源及意义 | 第7页 |
| ·地震波形特征抽取算法概述 | 第7-8页 |
| ·地震波形特征抽取国内外的研究现状 | 第8页 |
| ·地震波形特征抽取的主要应用和现实意义 | 第8-9页 |
| ·论文的主要工作和组织结构 | 第9-10页 |
| 第2章 事件波形数据 | 第10-14页 |
| ·事件波形数据的存储 | 第10页 |
| ·事件波形数据格式 | 第10-12页 |
| ·地震事件波形数据的获取 | 第12-13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第3章 地震波形信号去噪与分解——希尔伯特-黄变换 | 第14-24页 |
| ·希尔伯特-黄变换方法的基本理论 | 第14-20页 |
| ·瞬时频率 | 第14页 |
| ·经验模态分解 | 第14-17页 |
| ·希尔伯特变换和希尔伯特谱 | 第17-20页 |
| ·地震波形信号的希尔伯特-黄变换 | 第20-22页 |
| ·希尔伯特-黄变换用于地震波形特征提取的优缺点 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第4章 地震波形的特征提取研究 | 第24-33页 |
| ·数据的选取和预处理 | 第24-27页 |
| ·数据的选取 | 第24-26页 |
| ·数据预处理 | 第26-27页 |
| ·地震波形特征 | 第27-28页 |
| ·地震波形的时域特征 | 第27页 |
| ·BP神经网络模拟地震波形提取时域特征的展望 | 第27-28页 |
| ·地震波形的频域特征 | 第28页 |
| ·地震波形时域、频域特征提取的比较 | 第28页 |
| ·特征提取算法流程设计与实现 | 第28-32页 |
| ·特征提取的算法流程设计 | 第28-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第5章 地震与爆破分类模型—支持向量机模型 | 第33-50页 |
| ·支持向量机原理介绍 | 第33-35页 |
| ·统计学习理论 | 第33页 |
| ·支持向量机 | 第33-35页 |
| ·特征数据集预处理 | 第35-37页 |
| ·支持向量机模型参数的选取 | 第37-49页 |
| ·试验结果 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第6章 结论与展望 | 第50-52页 |
| ·本文工作总结 | 第50-51页 |
| ·课题展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读硕士期间发表的论文目录 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |