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基于信号指纹的地磁异常识别算法
被引量：
5
1
作者
徐鹏深
滕云田
+3 位作者
于子叶
王晓美
吴琼
胡星星
《地震学报》
CSCD
北大核心
2018年第1期79-88,共10页
本文基于信号指纹技术,通过研究短时(<10 min)地磁异常数据识别算法,完成了对地磁干扰信号类型的识别。本文所用信号指纹技术结合了短时傅里叶变换、小波变换、信号二值化、文本相似性哈希等多种数据和文本处理方法,将一定时间内的...
本文基于信号指纹技术,通过研究短时(<10 min)地磁异常数据识别算法,完成了对地磁干扰信号类型的识别。本文所用信号指纹技术结合了短时傅里叶变换、小波变换、信号二值化、文本相似性哈希等多种数据和文本处理方法,将一定时间内的波形数据转换为一个32位的整型数字,极大地压缩了信号的特征信息,因此在很大程度上减少了后续查找与分类过程中所需处理的数据。利用该算法对河北红山地磁台2016年5月1—3日两套GM4磁通门磁力仪的原始秒数据的计算结果表明,本文算法可以快速准确地识别干扰信号类型,为实现地磁相对观测数据中异常信号的自动提取提供技术支撑。
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关键词
短周期异常
信号指纹
文本相似性哈希
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职称材料
题名
基于信号指纹的地磁异常识别算法
被引量：
5
1
作者
徐鹏深
滕云田
于子叶
王晓美
吴琼
胡星星
机构
中国地震局地球物理研究所
辽宁省地震局
中国科学院测量与地球物理研究所
出处
《地震学报》
CSCD
北大核心
2018年第1期79-88,共10页
基金
国家自然科学基金(41404141)
国家重大科学仪器设备开发专项(2014YQ100817-2)共同资助
文摘
本文基于信号指纹技术,通过研究短时(<10 min)地磁异常数据识别算法,完成了对地磁干扰信号类型的识别。本文所用信号指纹技术结合了短时傅里叶变换、小波变换、信号二值化、文本相似性哈希等多种数据和文本处理方法,将一定时间内的波形数据转换为一个32位的整型数字,极大地压缩了信号的特征信息,因此在很大程度上减少了后续查找与分类过程中所需处理的数据。利用该算法对河北红山地磁台2016年5月1—3日两套GM4磁通门磁力仪的原始秒数据的计算结果表明,本文算法可以快速准确地识别干扰信号类型,为实现地磁相对观测数据中异常信号的自动提取提供技术支撑。
关键词
短周期异常
信号指纹
文本相似性哈希
Keywords
short-period anomalies
signal fingerprinting
MinHash
分类号
P318.43 [天文地球—固体地球物理学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于信号指纹的地磁异常识别算法
徐鹏深
滕云田
于子叶
王晓美
吴琼
胡星星
《地震学报》
CSCD
北大核心
2018
5
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