申请/专利权人：北京邮电大学;禁核试北京国家数据中心

申请日：2019-12-18

公开（公告）日：2020-11-17

公开（公告）号：CN110988985B

主分类号：G01V1/28(20060101)

分类号：G01V1/28(20060101);G01V1/30(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2020.11.17#授权;2020.05.05#实质审查的生效;2020.04.10#公开

摘要：本发明公开了基于波形特征的地震信号检测方法，涉及地震信号处理领域。首先选取台阵收集的历史事件中的地震信号和噪声信号作为数据集，提取每条信号中的幅值特征α，比值特征ρ，特定频段能量均值特征γ并进行归一化以及能量和特征λ并进行归一化。然后将所有的地震信号和噪声信号划分为训练样本和测试样本，将训练样本中所有地震信号的各特征参数分部组成相应矩阵，并带入高斯函数，利用梯度下降法优化，得到各特征对应的最优超参数，计算各特征高斯过程的后验均值和协方差，得到四个特征模型。利用验证后的特征模型，用贝叶斯的思想预测新的事件发生的概率，根据事件发生概率的大小来判断是否为地震事件；本发明提升正确检测率，适用性更强。

主权项：1.基于波形特征的地震信号检测方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤一、选取台阵收集的历史事件中的地震信号和噪声信号作为数据集，并进行筛选；步骤二、提取每条地震信号和每条噪声信号中的幅值特征α，比值特征ρ，特定频段能量均值特征γ并进行归一化，以及能量和特征λ并进行归一化；将每条地震信号和每条噪声信号分别经过STALTA处理，提取各信号的幅值特征和比值特征；幅值特征的提取方法是对每条信号的STALTA波形取最大值；比值特征的提取方法为：首先，针对每个STALTA波形，通过预设阈值筛选所有大于等于阈值的尖峰值，去除STALTA波形中的零分量；然后，统计所有峰值点对应的位置以及个数，设置拾取峰值宽度的参数大小，剔除将一个峰值识别为多个峰值的情况；最后，将最大的峰值即幅值特征α对应的峰值剔除出去，对所有剩余的尖峰值求和取平均值β，计算比值特征特定频段能量均值特征的提取方法是：对每条地震信号和每条噪声信号分别进行频谱分析，提取每条信号的频谱的特定频段能量，然后求和取平均作为能量均值特征γ；进行对数归一化，得到归一化后的特定频段能量均值特征logγ；能量和特征的提取方法是：对每条地震信号和每条噪声信号分别进行EMD分解，得到固有模态函数IMF1分量的能量和特征λ，并进行对数归一化，得到归一化后的能量和特征logλ；步骤三、将所有的地震信号划分为训练样本和测试样本，将所有的噪声信号定义为测试样本；步骤四、将训练样本中所有地震信号的幅值特征α组成幅值矩阵，将所有比值特征ρ组成比值矩阵，将所有归一化后的能量均值特征logγ组成能量均值矩阵，将所有归一化后的能量和特征logλ组成能量和矩阵；步骤五、将各特征矩阵带入高斯函数，并利用梯度下降法优化，得到各特征分别对应的三个最优超参数；幅值特征α，比值特征ρ，归一化后的能量均值特征logγ，以及归一化后的能量和特征logλ中每个特征分别对应三个超参数：边际方差尺度l以及噪声方差步骤六、利用四个特征分别对应的各自的超参数，计算各特征高斯过程的后验均值和协方差；步骤七、利用每个特征的后验均值和协方差，得到高斯分布的关于该特征的模型，共得到四个特征模型；步骤八、利用包含地震信号和噪声信号的测试样本，将每条测试样本中的四个波形特征分别输入各自对应的特征模型中进行验证；步骤九、用贝叶斯的思想预测新的事件发生的概率，根据事件发生概率的大小来判断是否为地震事件；具体为：首先、实时采集一条真实的数据，提取该数据信号中的幅值特征α，比值特征ρ，归一化后的能量均值特征logγ，以及归一化后的能量和特征logλ，输入四种特征模型中得到四个特征各自的概率值，将四个独立特征各自的概率值进行相乘，得到该数据信号的整体概率值；然后、判断该数据信号的整体概率值与设定的阈值之间的关系，判断该数据信号为地震信号还是噪声信号；设定的阈值包括两部分：第一部分是将测试集中的所有噪声信号样本分别输入到幅值特征α的高斯分布模型中，得到各样本的幅值概率值；设置噪声的虚警率为5％，提取位于此时的幅值概率值为第一个门限thre1；第二部分是将利用幅值特征训练得到的高斯分布的均值作为第二个门限thre2；当新的实时采集的数据信号的幅值特征α小于第二门限thre2，且该数据信号的四个特征各自的概率值相乘后的整体概率值低于第一门限thre1时，判定该数据信号为噪声；否则，该数据信号为地震信号。

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权利要求：

百度查询： 北京邮电大学;禁核试北京国家数据中心 基于波形特征的地震信号检测方法

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