基于小波特征和神经网络的天然地震与人工爆破自动识别

• 作者: 巫立华 张燕明 蔡杏辉 陈惠芳
• 来源期刊: 大地测量与地球动力学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 天然地震与人工爆破 P/S震相振幅比 小波分析 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 观测技术
• 页码范围: 634-639
• 页数: 6页
• 分类号: P315
• 字数: 5229字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14075/j.jgg.2020.06.017

摘要

采用福建地区天然地震和人工爆破事件波形记录,通过一维离散小波变换(DWT)及4层小波包变换(WPT)对信号进行分解,提取出用于识别的4种波形小波特征:小波能量比特征、小波包能量比特征、小波包香农熵特征及小波包对数能量熵,此外还提取出P/S震相振幅比;采用BP神经网络对4种小波特征及分别加入P/S震相振幅比的组合特征进行识别效果检验,结果表明,单小波判据小波能量比特征识别效果好;双判据组合P/S震相振幅比和小波包对数能量熵的组合识别效果最好,可考虑作为实际天然地震与人工爆破在线自动识别系统的识别判据.