Jag accepterar att kakor lagras på min dator

Läs mer

Diskriminering av seismologiska signaler med autoregressiva signalbehandlingsmetoder.

Diskriminering av seismologiska signaler med autoregressiva signalbehandlingsmetoder. Beställ tryckt exemplar Lägg i kundvagnen
Författare: Arbeus Carl-Johan, Butovitsch Peter
Ort: Stockholm
Sidor: 115
Utgivningsår: 1989
Publiceringsdatum: 1989-05-24
Rapportnummer: (FOA C 20751-9.1)
Nyckelord autoregressive methods, discrimination, pattern recognition
Sammanfattning Detta arbete syftar till att undersöka möjligheterna att göra seismologisk diskriminering m.h.a. mönsterigenkänning utgående från spektrala data. En autoregressiv (AR) blockmetod används. Olika analys-fönsterlängder, fönsterfunktioner och filterordningar studeras. AR-koefficienternas tidsutvecklingar undersöks genom att successivt flytta analysfönstret genom signalerna, detta då signalerna ej kan anses stationära. Tidsutvecklingarna visar sig vara specifika för de olika event-typerna. Våra event-data är detekterade vid Hagfors Seismologiska Observatorium och antas härröra från 21 explosioner och 23 jordskalv. Explosionerna har delats upp i två grupper beroende på var de har ägt rum. För varje val av analysfönster etc., representeras varje event av en punkt i det rum som spänns upp av AR-koefficienterna. Den bästa separationen mellan jordskalvspopulationen och de två explosionspopulationerna fås för olika delar av tidsserierna i de två fallen.
Abstract The purpose of this work is to investigate the feasibility of seismological discrimination using pattern recognition based on spectral data. To be more specific an autoregressive (AR) batch-method is used. Various analysis-window-lengths, windowing functions and filter orders are examined. Since the signals cannot be assumed to be stationary, the time evolutions of the AR-coefficients are explored by moving the analysis window successively through each signal. These time evolutions have been recorded at the Hagfors Seismological Observatoru and consist of 21 presumed explosions and 23 presumed earthquakes. The explosions are divided into two groups depending on where they have taken place. Having specified an analysis window etc., each event is represented by a point in the space spanned by the AR-coefficients. The best separation between the earthquake population and the different explosion populations was achieved for different parts of the signals for the two cases.

Kundvagn

Inga rapporter i kundvagnen

FOI, Totalförsvarets forskningsinstitut

FOI
Totalförsvarets forskningsinstitut
164 90 Stockholm

Tel: 08-555 030 00
Fax: 08-555 031 00

Orgnr: 202100-5182