期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于互信息量的地震信号检测和初至提取方法
被引量：
25
1
作者
李辉
戴旭初
+3 位作者
葛洪魁
王宝善
林建民
陈颙
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第4期1190-1197,共8页
本文将现代信息科学中的重要基础理论———信息论引入到地震信号的分析和处理中,提出了一种利用互信息量检测地震信号并进行初至提取的方法,给出了该方法的基本原理和具体算法.计算结果表明,互信息量随滑动窗口移动的变化情况可以明确...
本文将现代信息科学中的重要基础理论———信息论引入到地震信号的分析和处理中,提出了一种利用互信息量检测地震信号并进行初至提取的方法,给出了该方法的基本原理和具体算法.计算结果表明,互信息量随滑动窗口移动的变化情况可以明确标示出待测地震信号的存在,通过提取互信息量的突变点或峰值点,能够有效拾取地震波的初至时刻.这种方法还可以特别针对非传统的地震信号,如连续随机信号、随机脉冲序列等进行处理.在这些信号条件下,往往信噪比很低,波形随传播距离发生较大变化,传统的信号检测方法效果不佳,而这种以随机信号检测为基础的互信息量探测方法具有很好的性能,很有发展前景.
展开更多
关键词
互信息量
信息论
地震信号检测
初至走时
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于PhaseNet的地震信号自动处理方法准确性分析
被引量：
3
2
作者
尹欣欣
杨晓鹏
+4 位作者
蔡润
王祖东
蒲举
王维欢
王树旺
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2022年第8期870-873,共4页
利用一种深度学习地震信号检测方法(PhaseNet模型)检测甘肃省岷县M_(S)6.6地震序列,根据地震震相关联技术和绝对定位Hypoinverse方法构建AI检测目录,对比人工分析地震目录和震相报告,分析AI自动处理地震事件的误差范围。结果表明,AI技...
利用一种深度学习地震信号检测方法(PhaseNet模型)检测甘肃省岷县M_(S)6.6地震序列,根据地震震相关联技术和绝对定位Hypoinverse方法构建AI检测目录,对比人工分析地震目录和震相报告,分析AI自动处理地震事件的误差范围。结果表明,AI技术能够实现85.5%的人工工作量,定位误差在20 km范围内呈正态分布;在低震级地震事件检测中,AI方法也发挥了显著能力。相比于人工处理方法,AI方法稳定性好、不依赖个人经验、分析速度快,在大震后的地震目录快速产出中能发挥关键作用,可提高地震分析能力、节省人力成本。
展开更多
关键词
岷县
地震
地震信号检测
深度学习
地震
定位
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于互信息量的地震信号检测和初至提取方法
被引量：
25
1
作者
李辉
戴旭初
葛洪魁
王宝善
林建民
陈颙
机构
中国科学技术大学电子工程与信息科学系
中国地震局地球物理研究所
中国科学技术大学地球和空间科学学院
出处
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第4期1190-1197,共8页
基金
国家自然科学基金项目(40574019)资助.
文摘
本文将现代信息科学中的重要基础理论———信息论引入到地震信号的分析和处理中,提出了一种利用互信息量检测地震信号并进行初至提取的方法,给出了该方法的基本原理和具体算法.计算结果表明,互信息量随滑动窗口移动的变化情况可以明确标示出待测地震信号的存在,通过提取互信息量的突变点或峰值点,能够有效拾取地震波的初至时刻.这种方法还可以特别针对非传统的地震信号,如连续随机信号、随机脉冲序列等进行处理.在这些信号条件下,往往信噪比很低,波形随传播距离发生较大变化,传统的信号检测方法效果不佳,而这种以随机信号检测为基础的互信息量探测方法具有很好的性能,很有发展前景.
关键词
互信息量
信息论
地震信号检测
初至走时
Keywords
Mutual information, Information theory, Seismic signal detection, First break
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于PhaseNet的地震信号自动处理方法准确性分析
被引量：
3
2
作者
尹欣欣
杨晓鹏
蔡润
王祖东
蒲举
王维欢
王树旺
机构
兰州地球物理国家野外科学观测研究站
甘肃省地震局
中冶成都勘察研究总院有限公司
出处
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2022年第8期870-873,共4页
基金
甘肃省地震局科技发展基金(2021Y17,2021Y04)
甘肃省科技计划(21JR7RA795,21YF5FA031)。
文摘
利用一种深度学习地震信号检测方法(PhaseNet模型)检测甘肃省岷县M_(S)6.6地震序列,根据地震震相关联技术和绝对定位Hypoinverse方法构建AI检测目录,对比人工分析地震目录和震相报告,分析AI自动处理地震事件的误差范围。结果表明,AI技术能够实现85.5%的人工工作量,定位误差在20 km范围内呈正态分布;在低震级地震事件检测中,AI方法也发挥了显著能力。相比于人工处理方法,AI方法稳定性好、不依赖个人经验、分析速度快,在大震后的地震目录快速产出中能发挥关键作用,可提高地震分析能力、节省人力成本。
关键词
岷县
地震
地震信号检测
深度学习
地震
定位
Keywords
Minxian earthquake
seismic signal detection
deep learning
earthquake location
分类号
P315 [天文地球—地震学]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于互信息量的地震信号检测和初至提取方法
李辉
戴旭初
葛洪魁
王宝善
林建民
陈颙
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
25
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于PhaseNet的地震信号自动处理方法准确性分析
尹欣欣
杨晓鹏
蔡润
王祖东
蒲举
王维欢
王树旺
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2022
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
