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申请/专利权人：无锡承方科技有限公司
摘要：本发明公开了基于机器学习的地震波信号自动识别系统，具体涉及机器学习技术领域，包括初步过滤模块、频谱分析模块、震相拾取模块、特征分析模块、分类识别模块，初步过滤模块对地震波信号进行初步处理和筛选，分段处理信号并计算其能量，频谱分析模块利用傅里叶变换提取地震信号的频谱特征，震相拾取模块通过计算低频背景干扰程度和触发器算法，区分地震信号与非地震事件信号，特征分析模块从原始地震记录中提取波形特征，并传送至分类识别模块，分类识别模块运用分类算法建立模型，对提取特征进行分析识别，通过低频信号特征和触发器算法分离识别地震信号与非地震事件信号，避免低频信号堆叠导致的识别失败，提高地震信号识别的准确性和及时性。
主权项：1.基于机器学习的地震波信号自动识别系统，其特征在于，包括初步过滤模块、频谱分析模块、震相拾取模块、特征分析模块、分类识别模块；初步过滤模块用于对地震波信号进行初步处理和筛选，将地震信号进行分段处理，并计算信号能量；频谱分析模块用于分析信号的频率特性，对地震信号的分段窗口进行频率分析，通过傅里叶变换方法提取地震信号的频谱特征；震相拾取模块用于计算地震信号的低频背景干扰程度，结合触发器算法，对地震信号和非地震事件信号的甄别判断，剔除非地震事件信号；特征分析模块用于从原始地震记录中提取识别和分类地震波形的特征，并传送至分类识别模块；分类识别模块用于对提取特征进行分析识别，运用分类算法建立模型，对地震信号进行分类判断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 无锡承方科技有限公司 基于机器学习的地震波信号自动识别系统
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