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基于小波和分形的天然地震事件识别研究的中期报告
本研究旨在基于小波和分形分析方法，对天然地震事件进行识别和分类。以下是研究进展的中期报告：
1.数据收集与预处理
我们从美国地质调查局(USGS)的地震目录中下载了近十年来全球的地震数据，并利用Matlab对数据进行了预处理，包括数据格式转换、数据清洗、滤波等。
2.小波分析方法的优化
我们采用小波分析方法进行地震信号的特征提取，但一些问题还需要进一步优化。例如，我们需要确定更准确的小波基函数选择和尺度选择方法，以提高地震信号的识别率和分类效果。
3.分形分析方法的应用
我们也在尝试应用分形分析方法，在时间和频域上对地震信号进行分析。初步结果表明，分形分析方法对于低频地震信号的识别和分类具有较好的效果。
4.实验设计与结果分析
我们为了验证该方法的有效性，选取了不同地区发生的地震事件，进行了实验测试。实验结果表明，我们的小波和分形分析方法能够识别和分类天然地震事件，并具有一定的准确性和稳定性。
5.未来工作展望
在接下来的研究中，我们将继续优化小波分析方法和分形分析方法，探索新的地震信号特征提取方法，提高地震事件的识别率和分类效果。另外，我们还将拓展实验数据集，加强算法在不同地区和不同规模的地震事件中的应用能力。