【摘 要】
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核爆炸的监测和识别是获取周边国家核武器发展状况的重要信息来源,而地震方法则是诸多监测方法中最有效的方法之一,在某些情况下甚至是惟一有效的方法.近十多年来,核爆地震模
【机 构】
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第二炮兵工程学院602室(陕西西安)
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核爆炸的监测和识别是获取周边国家核武器发展状况的重要信息来源,而地震方法则是诸多监测方法中最有效的方法之一,在某些情况下甚至是惟一有效的方法.近十多年来,核爆地震模式识别的研究工作集中于如何提取各种有效的特征量,以及如何在这些特征集合上形成分类器.目前在核爆地震模式识别中得到广泛应用的有波形复杂度、频率三次矩、谱比值、AR模型系数等,通过在这些特征集合上训练得到分类器,能够实现对核爆和天然地震的有效识别.然而上述特征对于描述具有时变非平稳特点的地震信号并不是完全适用的,波形复杂度、谱比值等特征是对信号的单一数值描述,难以表现地震信号的时变特征,而AR模型则是建立在信号具有平稳性的假设之上.为此,我们考虑利用具有较强动态时序信号描述能力的隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model简称HMM)来对地震信号进行建模识别.
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