基于地震波形的震源类型自动识别研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| ·引言 | 第7页 |
| ·地震波形的震源类型自动识别的原理和结构 | 第7页 |
| ·研究的背景和意义 | 第7-8页 |
| ·天然地震和人工爆破的差异性 | 第8页 |
| ·当前国内国际研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文的主要工作和研究内容 | 第9-11页 |
| 2 地震信号的选取 | 第11-18页 |
| ·消除趋势项 | 第11-13页 |
| ·地震信号的差值比例法 | 第13-14页 |
| ·地震信号的自相关函数选取 | 第14-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 3 地震信号的去噪 | 第18-26页 |
| ·小波变换原理 | 第18-20页 |
| ·小波的概念 | 第18-20页 |
| ·小波变换 | 第20页 |
| ·小波阈值去噪的原理 | 第20-22页 |
| ·改进的小波阈值去噪 | 第22页 |
| ·在地震信号的小波阈值去噪及其结果 | 第22-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 4 地震信号特征提取和识别方法SVM | 第26-38页 |
| ·HHT的基本原理 | 第26-31页 |
| ·经验模态分解 | 第26-27页 |
| ·Hilbert变换 | 第27-28页 |
| ·HHT变换在地震信号时频分析中的应用 | 第28-31页 |
| ·特征提取 | 第31-32页 |
| ·支持向量机SVM | 第32-37页 |
| ·支持向量机的分类问题 | 第32页 |
| ·支持向量机学习算法 | 第32-33页 |
| ·线性可分支持向量机 | 第33-35页 |
| ·线性不可分支持向量机 | 第35-36页 |
| ·支持向量机的核函数 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 5 地震波形的震源类型自动识别算法实现 | 第38-44页 |
| ·实验平台 | 第38页 |
| ·地震数据来源 | 第38-39页 |
| ·选波的结果及其分析 | 第39-40页 |
| ·震源类型识别结果及分析 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 6 总结和展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 攻读硕士期间发表的论文目录 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
