用小波包识别地震和矿震
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 第一章概述 | 第11-14页 |
| ·概述 | 第11页 |
| ·矿震和地震 | 第11-12页 |
| ·目前方法的描述 | 第12页 |
| ·识别矿震和天然地震的地球物理前提 | 第12-14页 |
| 第二章小波包识别地震和矿震 | 第14-20页 |
| ·小波包分解 | 第14-15页 |
| ·小波包分解树的能量图 | 第15-16页 |
| ·提取识别因子步骤 | 第16-18页 |
| ·代表小波包能量图的能量矩阵 | 第17页 |
| ·确定奇异值向量 | 第17-18页 |
| ·确定识别因子 | 第18页 |
| ·检验识别因子 | 第18页 |
| ·对小波包分解和奇异值分解的一点说明 | 第18-20页 |
| 第三章实际例子 | 第20-36页 |
| ·辽宁抚顺地震和矿震识别 | 第20-28页 |
| ·资料的来源和数据格式说明 | 第20-21页 |
| ·提取识别因子 | 第21-28页 |
| 1.小波包分解和它的能量向量 | 第21页 |
| 2.小波包能量矩阵 | 第21-26页 |
| 3.求取天然地震和矿震的奇异值向量 | 第26页 |
| 4.确定识别因子 | 第26-27页 |
| 5.检验识别率 | 第27-28页 |
| ·北京门头沟地震和矿震识别 | 第28-36页 |
| ·资料来源和数据格式说明 | 第28-29页 |
| ·提取识别因子 | 第29-36页 |
| 1.小波包分解和它的能量向量 | 第29-33页 |
| 2.小波包能量矩阵 | 第33页 |
| 3. 求取天然地震和矿震的奇异值向量 | 第33页 |
| 4.确定识别因子 | 第33页 |
| 5.检验识别率 | 第33-36页 |
| 第四章震级、震中距对识别因子的影响和检验识别率 | 第36-45页 |
| ·概述 | 第36页 |
| ·不同震级、震中距对识别因子的影响 | 第36-43页 |
| ·辽宁抚顺区域 | 第36-37页 |
| ·北京门头沟区域 | 第37-43页 |
| ·检验辽宁抚顺区域识别因子 | 第43-45页 |
| 第五章结论和讨论 | 第45-47页 |
| 第六章源代码使用示例 | 第47-54页 |
| 附录A小波分析、多分辨率分析和小波包分析 | 第54-62页 |
| A.1小波变换产生的背景 | 第54-55页 |
| A.2小波变换的发展 | 第55-56页 |
| A.3 小波变换和多分辨率分析 | 第56-59页 |
| A.3.1 小波变换和时频空间的“窗口”概念 | 第56-57页 |
| A.3.2 多分辨率分析 | 第57-59页 |
| A.4 正交小波包 | 第59-62页 |
| A.4.1 小波包分析 | 第59-60页 |
| A.4.2 小波包的子空间分解 | 第60-61页 |
| A.4.3 小波包频率空间的剖分 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-63页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
