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首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. >Automatic $P$-Phase Picking Based on Local-Maxima Distribution
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Automatic $P$-Phase Picking Based on Local-Maxima Distribution

机译：基于局部最大值分布的$ P $阶段自动拣选

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摘要

In this paper, we propose a method for the automatic identification of $P$ -phase arrival based on the distribution of local maxima (LM) in earthquake seismograms. The method efficiently combines energy and frequency characteristics of the LM distribution (LMD). The $P$ detection is mainly based on the energy of a seismic event in the case the earthquake has higher amplitude than seismic background noise. Otherwise, it is based on the frequency of LM. Thus, the method provides robust detection of $P$-phase arrival in any quality type of seismic data. Moreover, it uses two sequential sliding signal windows yielding very high accuracy on the $P$-phase estimation. A hierarchical $P$-phase detection algorithm dramatically reduces the computational cost, making possible a real-time implementation. Experimental results from a large database of more than 80 low, medium, and high signal-to-noise ratio seismic events and comparison with existing methods in the literature indicate the reliable performance of the proposed scheme.
机译：在本文中，我们提出了一种基于地震地震图中局部最大值（LM）的分布自动识别$ P $相到达的方法。该方法有效地结合了LM分布（LMD）的能量和频率特性。在地震振幅大于地震本底噪声的情况下，$ P $检测主要基于地震事件的能量。否则，它基于LM的频率。因此，该方法在任何质量类型的地震数据中都提供了对$ P $相到达的可靠检测。此外，它使用两个连续的滑动信号窗口，在$ P $相位估计中产生非常高的精度。分层的$ P $相检测算法大大降低了计算成本，从而使实时实现成为可能。来自大型数据库的80多个低，中和高信噪比地震事件的实验结果以及与文献中现有方法的比较表明，该方案具有可靠的性能。

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