کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6922510 | 865086 | 2015 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Detection and classification of seismic events with progressive multi-channel correlation and hidden Markov models
ترجمه فارسی عنوان
تشخیص و طبقه بندی وقایع لرزه ای با همبستگی چند کانالی پیشرفته و مدل های پنهان مارکوف
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
مدل مخفی مارکف، همبستگی چند کانالی پیشرفته، تشخیص الگو، لرزه خیزی منطقه ای،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
The progressive multi-channel correlation (PMCC) detector and a statistical time series classifier based on hidden Markov models (HMMs) are associated in order to detect and classify seismic events at an array station. We classify the signal patterns that have triggered PMCC detections thanks to HMMs. The signal is transformed into sequences of feature vectors, which are used to train HMMs. The features include outputs from the PMCC detector describing the seismic wave propagation. Our method is applied to the automatic classification of regional seismic event, teleseismic event, and noise. The experimental data set comprises records from the Songino array station in Mongolia. Results on test events show an average classification performance of 84%.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computers & Geosciences - Volume 83, October 2015, Pages 110-119
Journal: Computers & Geosciences - Volume 83, October 2015, Pages 110-119
نویسندگان
Paul Bui Quang, Pierre Gaillard, Yoann Cano, Munkhuu Ulzibat,