天然地震与人工爆破的特征提取及识别算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1. 绪论 | 第8-12页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·天然地震与人工爆破波形的物理差异 | 第9页 |
| ·当前研究现状 | 第9-10页 |
| ·研究内容和工作 | 第10-11页 |
| ·论文框架 | 第11-12页 |
| 2. 基于HHT 特征提取法 | 第12-21页 |
| ·HHT 算法的基本理论 | 第12-16页 |
| ·EMD 算法原理 | 第12-14页 |
| ·Hilbert 谱的构成 | 第14-16页 |
| ·HHT 对信号的时频分析应用 | 第16-19页 |
| ·特征提取 | 第19-20页 |
| ·小结 | 第20-21页 |
| 3. 基于小波包变换特征提取法 | 第21-32页 |
| ·小波包变换 | 第21-25页 |
| ·小波包函数定义 | 第21-23页 |
| ·小波包函数的性质 | 第23页 |
| ·小波包变换的空间分解 | 第23-25页 |
| ·小波包变换 | 第25页 |
| ·几种常用的小波 | 第25-27页 |
| ·小波包变换对信号的时频分析应用 | 第27-30页 |
| ·特征提取 | 第30-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 4. 支持向量机 | 第32-40页 |
| ·两类分类问题 | 第32-33页 |
| ·支持向量机的类型 | 第33-38页 |
| ·线性可分支持向量机 | 第33-34页 |
| ·线性支持向量机 | 第34-35页 |
| ·可分支持向量机 | 第35-36页 |
| ·非线性可分支持向量机 | 第36-38页 |
| ·核函数 | 第38-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 5. 算法实验及分析 | 第40-51页 |
| ·数据集的选取 | 第40-41页 |
| ·归一化数据及特征向量 | 第41页 |
| ·核函数的选取 | 第41-45页 |
| ·实验结果及分析 | 第45-50页 |
| ·基于HHT 提取特征的分类效果检验 | 第45-47页 |
| ·基于小波包变换提取特征分类效果检验 | 第47-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 6. 总结与展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
