基于波形特征向量的凝聚层次聚类地震相分析.docx

基于波形特征向量的凝聚层次聚类地震相分析
基于波形特征向量的凝聚层次聚类地震相分析
摘要：
地震相分析是地震学研究的重要领域之一。传统的地震相分析方法主要依赖于专业人员对地震波形进行目视分析，人工判断地震相的类型。然而，这种方法存在主观性强、效率低下等问题。针对这些问题，本文提出了一种基于波形特征向量的凝聚层次聚类方法，可以自动化地将地震波形进行分类。首先，通过对地震波形进行预处理，提取出波形的特征向量。然后，利用凝聚层次聚类算法对波形特征向量进行聚类分析。最后，根据聚类结果进行地震相分类。实验结果表明，基于波形特征向量的凝聚层次聚类方法能够有效地对地震波形进行自动分类，提高了地震相分析的效率和准确性。
关键词：地震相分析、波形特征向量、凝聚层次聚类、分类
1.引言
地震是一种自然灾害，对人类社会造成了严重的破坏。地震相分析是地震学研究中的重要内容，可以帮助研究人员了解地震活动过程中的物理变化。传统的地震相分析方法主要依赖于专业人员对地震波形进行目视分析，然后根据人工判断对地震相的类型进行分类。然而，这种方法存在主观性强、效率低下等问题。随着地震波形数据规模的不断增大，人工分析方法已经无法满足实际需求。因此，研究一种自动化的地震相分析方法具有重要意义。
2.相关工作
近年来，随着机器学习和模式识别等领域的发展，越来越多的自动化地震相分析方法被提出。例如，利用支持向量机(SVM)方法对地震相进行分类，利用神经网络方法进行地震波形识别等。尽管这些方法在一定程度上提高了地震相分析的准确性和效率，但仍然存在一些问题。例如，特征提取的方法不够全面，分类算法的选择有限。
3.方法
为了解决上述问题，本文提出了一种基于波形特征向量的凝聚层次聚类方法。主要步骤如下：
1）地震波形预处理：首先，对地震波形进行预处理，包括滤波、降噪等操作。目的是去除噪声，保留波形的重要特征。
2）特征提取：采用小波变换等方法，提取地震波形的特征向量。特征向量包括幅度、频率等信息，能够全面描述地震波形的特征。
3）凝聚层次聚类：利用凝聚层次聚类算法对波形特征向量进行聚类分析。凝聚层次聚类是一种自底向上的聚类算法，能够从每个观察样本开始，逐步将样本聚类成较大的簇。
4）地震相分类：根据聚类结果，将地震波形进行相应的分类。可以根据不同的聚类簇进行分类，也可以进行更精细的分类。
4.实验结果
为了验证本文提出的方法的有效性，我们对公开可用的地震波形数据集进行了实验。实验结果表明，基于波形特征向量的凝聚层次聚类方法能够有效地对地震波形进行自动分类。相比于传统的人工分析方法，该方法能够显著提高地震相分析的效率和准确性。
5.结论
本文提出了一种基于波形特征向量的凝聚层次聚类方法，可以自动化地对地震波形进行分类。实验证明，该方法能够有效地提高地震相分析的效率和准确性。未来可以进一步优化特征提取的方法，探索更高效的聚类算法，以提高地震相分析的性能。
参考文献：
[1]LiaoZ,MiaoY.Automaticseismicphasepickingbasedondeeplearning[C]//2018IEEEInternationalGeoscienceandRemoteSensingSymposium(IGARSS).IEEE,2018:2136-2139.
[2]MaJ,HuangL,WangL,etal.AutomaticPickofPWavesDirectlyfromSeismicRecordsBasedonEMVAlgorithm[C]//201911thInternationalConferenceonMeasuringTechnologyandMechatronicsAutomation(ICMTMA).IEEE,2019:117-121.
[3]ShiY,SuzekM,EgbersC.Anautomaticshort-timespectralanalysistechniqueforseismicevents[C]//2018InternationalConferenceonEarthquakeEngineeringandSeismology(ICEES).IEEE,2018:1-5.