临震微波动自动识别技术研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 引言 | 第9-16页 |
| 1.1 选题依据 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 临震预滑动、慢地震等研究现状 | 第10页 |
| 1.2.2 临震微波动研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 感知哈希研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第13页 |
| 1.4 主要技术思路 | 第13-14页 |
| 1.5 研究难点 | 第14页 |
| 1.6 创新点 | 第14页 |
| 1.7 论文结构 | 第14-16页 |
| 第二章 临震微波动特征与监控系统 | 第16-19页 |
| 2.1 临震微波动特征 | 第16-17页 |
| 2.2 临震微波动异常特征 | 第17页 |
| 2.3 地脉动监控系统 | 第17-19页 |
| 第三章 感知哈希理论与方法 | 第19-25页 |
| 3.1 感知哈希概述 | 第19页 |
| 3.2 感知哈希的性质 | 第19-20页 |
| 3.3 感知哈希用于图像相似度匹配的基本框架 | 第20-21页 |
| 3.4 感知哈希序列度量 | 第21-23页 |
| 3.5 典型的感知哈希算法 | 第23-25页 |
| 3.5.1 基于分块均值的感知哈希算法 | 第23页 |
| 3.5.2 基于DCT变换的感知哈希算法 | 第23-25页 |
| 第四章 算法设计与实现 | 第25-29页 |
| 4.1 自动识别算法设计 | 第25-27页 |
| 4.1.1 样本波形数据库构建 | 第25页 |
| 4.1.2 临震微波动自动识别 | 第25-27页 |
| 4.2 自动识别算法实现 | 第27-29页 |
| 4.2.1 构建样本库 | 第27-28页 |
| 4.2.2 提取图像哈希特征序列 | 第28页 |
| 4.2.3 图像相似度匹配 | 第28-29页 |
| 第五章 典型震例实验结果分析 | 第29-58页 |
| 5.1 2008年5月12日汶川地震震例分析 | 第29-41页 |
| 5.1.1 汶川Ms8.0地震概况及台站分布 | 第29-31页 |
| 5.1.2 临震微波动异常人工识别结果 | 第31-32页 |
| 5.1.3 基于分块均值的感知哈希实验结果 | 第32-37页 |
| 5.1.4 基于DCT变换的感知哈希结果 | 第37-41页 |
| 5.2 2010年4月14日玉树地震震例分析 | 第41-49页 |
| 5.2.1 玉树Ms7.1地震概况及台站分布 | 第41-42页 |
| 5.2.2 临震微波动异常人工识别结果 | 第42-43页 |
| 5.2.3 基于分块均值的感知哈希结果 | 第43-46页 |
| 5.2.4 基于DCT变换的感知哈希结果 | 第46-49页 |
| 5.3 算法性能测试 | 第49-56页 |
| 5.3.1 准确率对比 | 第49-55页 |
| 5.3.2 运行效率对比 | 第55-56页 |
| 5.4 小结 | 第56-58页 |
| 第六章 结论与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 论文结论 | 第58-59页 |
| 6.2 工作展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 作者简介 | 第69页 |
