基于信号指纹的地磁异常识别算法

• 作者: 于子叶 吴琼 徐鹏深 滕云田 王晓美 胡星星
• 来源期刊: 地震学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 短周期异常 信号指纹 文本相似性哈希
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 页码范围: 79-88
• 页数: 10页
• 分类号: P318.4+3
• 字数: 4350字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11939/jass.20170123

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	滕云田	中国北京 100081 中国地震局地球物理研究所	22	44	4.0	5.0
2	胡星星	中国北京 100081 中国地震局地球物理研究所	4	12	2.0	3.0
3	吴琼	中国北京 100081 中国地震局地球物理研究所	10	28	3.0	5.0
4	徐鹏深	中国北京 100081 中国地震局地球物理研究所	1	1	1.0	1.0
8	于子叶	中国武汉 430077 中国科学院测量与地球物理研究所	1	1	1.0	1.0
9	王晓美	中国北京 100081 中国地震局地球物理研究所	3	7	1.0	2.0