基于手機(jī)加速度計的地震事件檢測方法研究
【學(xué)位單位】:武漢大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2017
【中圖分類】:P315.75
【部分圖文】:
分別W首都和蘭州為中也城市布設(shè)了邋80個強(qiáng)震預(yù)警臺站,建立了地逡逑震預(yù)警示范區(qū)。從全球范圍來看,地震預(yù)警系統(tǒng)目前主要分布在經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的逡逑國家和地區(qū),在尼泊爾,南美等經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的強(qiáng)震地頻發(fā)地區(qū)分布反而較少[3],逡逑見圖^1。巨額的資金投入正是導(dǎo)致許多地震頻發(fā)地區(qū)無法建設(shè)地震預(yù)警系統(tǒng)的逡逑主要原因。逡逑
及固定物體的表面,手機(jī)的姿態(tài)可能為橫放、豎方、斜放,采集到的數(shù)據(jù)也是地震事件和人類活動(例如走,跑)疊加的數(shù)據(jù)。因此,傳統(tǒng)基于地震振的數(shù)據(jù)模擬方法在手機(jī)場景下并不完全適用,兩者的差異使得基于模式識別的檢測器無法得到較為準(zhǔn)確的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。因此,如何真實地反映出地震事件下的手機(jī)加速度數(shù)據(jù)模式,仍是一個難題。逡逑(2)快速準(zhǔn)確的檢測算法框架設(shè)計。早期的手機(jī)地震事件檢測算法,大口限觸發(fā),在研究人員將模式識別中的分類算法框架應(yīng)用到地震事件檢測W法在區(qū)分地震事件與人類活動中有了更好的表現(xiàn),但完全用模式識別分類算替口限法(例如MyShake系統(tǒng)),也使得手機(jī)計算成本大幅提升,該問題在特征維數(shù)較高時尤為明顯。考慮到即使是在地震頻發(fā)地區(qū),地震仍屬于罕見,因此地震檢測器實際是一個絕大多數(shù)情況下檢測結(jié)果為負(fù)樣本的特殊分類何設(shè)計出一個多層次的、既保證檢測能力又能快速獲得結(jié)果的算法框架,是關(guān)鍵問題。逡逑(3)手機(jī)姿態(tài)多樣性問題。手機(jī)傳感器數(shù)據(jù)坐標(biāo)為設(shè)備坐標(biāo)系,當(dāng)設(shè)備發(fā)生變化時,數(shù)據(jù)坐標(biāo)系也會隨著發(fā)生變化,見下圖1-2。逡逑
用手機(jī)加速度計進(jìn)行地震事件檢測,需要關(guān)注如何區(qū)分地震事件與人類行為事件,逡逑簡單的口限觸發(fā)算法不再完全適用,需要借助檢測粒度更加精細(xì)的分類算法,其逡逑應(yīng)用框架見下圖2-1。逡逑LtiJ逡逑預(yù)處理逡逑特征提化逡逑SPH邋那崖型邋f ̄ ̄ ̄fisi?逡逑^———L邋^逡逑地灄?逡逑圖2-1模式識別框架應(yīng)用于地震事件檢測示意圖逡逑在上述框架中,首先利用大量的地震事件數(shù)據(jù)(正樣本)和非地震事件數(shù)據(jù)逡逑(負(fù)樣本)進(jìn)行模型訓(xùn)練,得到一個具有地震事件檢測能力的分類器。標(biāo)簽未知逡逑的加速度數(shù)據(jù),通過預(yù)處理和特征提。缀,輸入分類器進(jìn)行測試,便能得到該逡逑數(shù)據(jù)偵是否為地震事件的判定結(jié)果?梢,訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量,特征的選。准胺皱义项愃惴ǖ倪x擇對于地震事件檢測的精度至關(guān)重要。逡逑2.2.1常用的手機(jī)傳感器數(shù)據(jù)預(yù)處理方法逡逑手機(jī)傳感器采集的原始加速度數(shù)據(jù)包含了大量噪聲,己有研究表明卡爾曼濾逡逑波能有效濾除加速度數(shù)據(jù)中的干擾噪聲PSUW,濾波后的數(shù)據(jù)能夠更好地反應(yīng)相逡逑應(yīng)事件的數(shù)據(jù)模式。另外,去除重力成分,分頓加窗也是必要的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟。逡逑(1)卡爾曼濾波逡逑卡爾曼濾波是傳感器工程中較為成熟的一種濾波方法
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本文編號:2830159
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