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摘要:
根据天然地震与核爆地震信号的P波差异,提出了基于AR模型预测误差比的地震信号分类和识别方法.该算法首先应用AR模型对地震信号P波初至时段及其后一时段进行建模,分别求出其预测误差,从而计算得出P波的预测误差比,然后利用预测误差比作为特征判据对地震信号进行分类与识别.对20次地震时间的分类和识别实验结果表明,本文方法能够对天然地震及核爆地震两类事件进行有效的分类与识别.
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文献信息
篇名 AR模型预测误差比在地震事件识别中的应用
来源期刊 数据采集与处理 学科 地球科学
关键词 地震 地下核爆炸 事件识别 AR模型 预测误差
年,卷(期) 2004,(4) 所属期刊栏目 理论与试验研究
研究方向 页码范围 446-449
页数 4页 分类号 P315.63
字数 2452字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-9037.2004.04.019
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 唐恒专 清华大学工程物理系 1 13 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
地震
地下核爆炸
事件识别
AR模型
预测误差
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数据采集与处理
双月刊
1004-9037
32-1367/TN
大16开
南京市御道街29号1016信箱
28-235
1986
chi
出版文献量(篇)
3235
总下载数(次)
7
总被引数(次)
25271
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