抑制地下流体观测数据干扰的期望最大化算法

周洋; 王俊

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针对地震地下流体观测数据易受观测系统、自然环境、场地环境、人为调试和不明原因等因素干扰,本文提出一种基于神经网络的地下流体观测数据干扰抑制的期望最大化算法.该方法利用噪声和信号幅度之间的统计特性差异来构建检测标准,并将包含信号和噪声的两个统计分布的混合物组成的模型拟合到数据中,然后通过期望最大化用于估计并得出数据中每个样本是否有噪声的概率(即可能性).只有那些可能性大于特定阈值的样本才被认为是噪声.结合湖北地震台地下流体观测数据实例进行仿真实验,并与传统神经网络和小波分析算法对比.结果表明该算法能起到更好抑制噪声的目的,具有明显的优越性.

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来源
《电子器件》 |2021年第5期|1215-1220|共6页
作者
周洋; 王俊;
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作者单位

中国地震局地震研究所(地震大地测量重点实验室) 湖北武汉430071;

湖北省地震局湖北武汉430071;

中南民族大学计算机科学学院湖北武汉430071;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模拟信号处理;
关键词
地下流体; 抑制噪声; 神经网络; 小波分析; 期望最大化;

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