Выделение информационных признаков из сейсмограмм. Исходные данные представлены в виде сейсмограмм рис. 3.1 - это временное отображение колебаний земной поверхности.
В таком виде анализировать информацию, оценивать различные физические характеристики зафиксированного события достаточно трудно.
Существуют различные методы, специально предназначенные для обработки сигналов, которые позволяют выделять определенные признаки, и, в дальнейшем, по ним производить анализ записанного события. Как правило, в большинстве из этих методов на начальном этапе выполняется следующий набор операций 1. Из всей сейсмограммы выделяется часть временное окно, которое содержит информацию о какой-то отдельной составляющей сейсмического события, например, только о P-волне. 2. Для выделенных данных последовательно применяется такие процедуры как а Быстрое дискретное преобразование Фурье БПФ б Затем накладываются характеристики определенного фильтра, например, фильтра Гаусса. в Обратное преобразование Фурье ОБПФ , для того чтобы получить отфильтрованный сигнал.
Далее применяются различные алгоритмы для формирования определенного признака. В частности, можно легко найти максимальную амплитуду колебания сигнала, характеристику определяемую выражением max peakMax - peakMin. Определив данный параметр для частоты f 1 допустим для P волны, а также для частоты f 2 для S волны можно найти их отношение P f 1 S f 2 , и использовать его в качестве дискриминационного признака.
Применяя другие алгоритмы, можно построить большое количество таких признаков. Однако, для задачи идентификации типа сейсмического события, важными являются далеко не все. Из наиболее информативных можно выделить такие признаки, как отношение амплитуд S и P волн, или доля мощности S фазы на высоких низких частотах по отношению к мощности S фазы во всей полосе частот.
Как правило, максимальное количество признаков, которое используется для этой задачи составляет около 25 - 30. 3.2