A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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A Dynamic Model for the Seismic Signals Processing and Application in Seismic Prediction and Discrimination Um modelo dinâmico para processamento e aplicação de sinais sísmicos em previsão e discriminação sísmica

Payam NASSERY, Karim FAEZ

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Resumo:

Neste artigo apresentamos um novo método para análise de sinais sísmicos, baseado no ARMA modelagem e um fuzzy QLV método de agrupamento. O objetivo alcançado neste trabalho é detectar as alterações ocorridas natural ou artificialmente no sinal do sismograma, e detectar as fontes que causaram essas alterações (classificação sísmica). Durante o estudo, descobrimos também que o modelo é por vezes capaz de alarmar futuros eventos sísmicos pouco tempo antes do início desses eventos (previsão sísmica). Assim, a aplicação do método proposto tanto em classificação sísmica e previsão sísmica são estudados através dos resultados experimentais. O estudo é baseado no ruído de fundo das gravações telessísmicas de curto período. O ARMA os coeficientes do modelo são derivados para as janelas sobrepostas consecutivas. A modelo básico é então gerado agrupando os parâmetros do modelo calculado, usando o método fuzzy LVQ proposto por Nassery & Faez em [19]. As janelas de tempo, que não participam do processo de geração do modelo [19], são denominadas como janelas de teste. Os coeficientes do modelo janelas de teste são então comparados com os coeficientes do modelo base através de algumas regras de composição predefinidas. O resultado dessa comparação é um valor normalizado gerado como medida de similaridade. O conjunto de medidas de similaridade consecutivas geradas acima produz uma curva versus os índices de janelas de tempo denominados como curvas características. Os resultados numéricos mostraram que as curvas características muitas vezes contêm muita informação sismológica vital e podem ser usadas para fins de classificação e previsão de fontes.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E83-D No.12 pp.2098-2106
Data de publicação
2000/12/25
Publicitada
ISSN online
DOI
Tipo de Manuscrito
PAPER
Categoria
Reconhecimento de Padrões

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Palavra-chave