地震和爆破事件源波形信號(hào)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)研究
摘要:本文首先從震源波形中提取梅爾頻率倒譜系數(shù)(MFCC)圖,然后采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)進(jìn)行地震波形信號(hào)的震源類(lèi)型—天然地震和爆破事件—分類(lèi)識(shí)別.事件為首都圈及其附近的72個(gè)天然地震和101個(gè)人工爆破事件,用于提取梅爾頻率倒譜系數(shù)圖的波形信號(hào)為各觀測(cè)臺(tái)站波形3分量中的垂直分量波形.在各個(gè)事件的所有觀測(cè)臺(tái)站的垂直分量波形中,通過(guò)滑動(dòng)窗口按同一準(zhǔn)則去除被噪聲淹沒(méi)的部分臺(tái)站波形,只選擇留下未被噪聲淹沒(méi)的臺(tái)站波形.每一個(gè)事件有107個(gè)觀測(cè)臺(tái)站,故有107份垂直分量波形,而不同事件被留下未被噪聲淹沒(méi)的波形則有幾份至幾十份不等.然后提取被留下未被噪聲淹沒(méi)的波形的梅爾頻率倒譜系數(shù)圖,以梅爾頻率倒譜系數(shù)圖作為CNN的輸入,CNN的輸出則為波形的震源類(lèi)型(天然地震事件或爆破事件).若以單份波形為識(shí)別單元,采用五折交叉驗(yàn)證法進(jìn)行測(cè)試,得到的平均準(zhǔn)確率為95.78%.使用訓(xùn)練集中單份波形為識(shí)別單元,提取梅爾頻率倒譜系數(shù)圖,采用CNN訓(xùn)練出了天然地震事件與爆破事件波形分類(lèi)器,一個(gè)事件在測(cè)試集中的多份波形信號(hào)通常不會(huì)都被正確識(shí)別,很可能有些波形被識(shí)別為天然地震事件,另一些波形被識(shí)別為爆破事件;這時(shí),若識(shí)別單元改為事件,一個(gè)事件各臺(tái)站的有效垂直分量波形中,超過(guò)一半的波形被識(shí)別為某一事件類(lèi)型,則這個(gè)事件被歸類(lèi)為該事件類(lèi)型,得到的正確識(shí)別率為97.1%.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在天然地震事件與爆破事件的識(shí)別方面表現(xiàn)出色.這說(shuō)明MFCC與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于識(shí)別天然地震和爆破事件,尤其是深度學(xué)習(xí)更值得在地震信號(hào)處理方面做進(jìn)一步的研究.
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