| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.1 基于时域方法的震相拾取 | 第9-10页 |
| 1.2.2 基于频域方法的震相拾取 | 第10页 |
| 1.2.3 基于时频方法的震相拾取 | 第10页 |
| 1.2.4 基于综合分析法的震相拾取 | 第10页 |
| 1.3 论文的主要研究工作及创新点 | 第10-11页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 地震时变数据震相拾取基础 | 第13-20页 |
| 2.1 引言 | 第13页 |
| 2.2 时间序列的距离度量 | 第13-15页 |
| 2.2.1 闵可夫斯基距离 | 第13-14页 |
| 2.2.2 DTW距离 | 第14页 |
| 2.2.3 马氏距离 | 第14-15页 |
| 2.3 短时傅里叶变换 | 第15页 |
| 2.4 离散小波变换 | 第15-16页 |
| 2.5 支持向量机 | 第16-18页 |
| 2.6 局部线性嵌入算法 | 第18页 |
| 2.7 常用的震相拾取方法 | 第18-19页 |
| 2.7.1 长短时平均法 | 第18-19页 |
| 2.7.2 极大似然估计法 | 第19页 |
| 2.8 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 地震时变数据特征提取 | 第20-31页 |
| 3.1 引言 | 第20页 |
| 3.2 地震时变数据多维特征抽取 | 第20-29页 |
| 3.3 样本X的各个特征拾取震相到时的比较 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于多维特征的P波自动拾取方法 | 第31-43页 |
| 4.1 引言 | 第31页 |
| 4.2 基于改进距离的LLE降维 | 第31-32页 |
| 4.3 面向时间序列的核分类方法 | 第32-34页 |
| 4.4 基于TS-SVM的P波拾取方法 | 第34-35页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第35-42页 |
| 4.5.1 实验数据 | 第35-36页 |
| 4.5.2 实验结果与分析 | 第36-42页 |
| 4.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 基于STA/LTA和Kurtosis的震相拾取方法 | 第43-51页 |
| 5.1 引言 | 第43页 |
| 5.2 离散小波变换 | 第43-44页 |
| 5.3 STA/LTA | 第44-45页 |
| 5.4 Kurtosis方法 | 第45-46页 |
| 5.5 基于STA/LTA、Kurtosis的震相拾取方法 | 第46-48页 |
| 5.5.1 DSLKPw方法的流程图 | 第47页 |
| 5.5.2 基于DSLKPw方法的震相拾取 | 第47-48页 |
| 5.6 实验结果及分析 | 第48-50页 |
| 5.7 本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第58页 |