Русский
!

Conference publications

Abstracts

XIX conference

Classification of infrasound signals by the analysis of local features of their form

Chulichkov A.I., Matveev N.O., Tsybulskaja N.D., Kulichkov S.N.1

MSU, Faculty of Physics, Russia, 119991, Moscow, GSP-1, 1-2 Leninskiye Gory

1Pyzhevsky 3, 119017, Moscow, Russia

1 pp. (accepted)

Для широкого класса геофизических задач характерна проблема анализа и классификации информативных сигналов, имеющих длительность, сравнимую с их характерным периодом и регистрируемых на фоне интенсивных шумов. В атмосферной акустике наиболее характерным примером является определение источников сигналов, регистрируемых на инфразвуковых станциях международной системы мониторинга. К настоящему времени на сети этих станций зарегистрированы инфразвуковые сигналы от более миллиона разнообразных событий (взрывы, пожары, болиды, штормовые волнения в океане, извержения вулканов, цунами, грозы, и др.)

В работе классификация сигналов проводилась на основе анализа локальных особенностей их формы [1]. Под формой сигнала понимается инвариант монотонных преобразований его амплитуды. В качестве такого инварианта можно выбрать участки монотонности сигнала. В работе для описания сигналов были выбраны числа монотонных участков заданной длительности.

Поскольку в результат регистрации сигналов сопровождается шумом, в качестве описания сигналов использовалось число сигналов, достаточно близких (по форме, [1]) к монотонным сигналам. Дано формально определение близости сигналов по форме, дана интерпретация меры близости как величины отношения «шум/ сигнал».

Для обучения использовались образцы инфразвуковых сигналов, записанные на станции в Аляске и Антарктике в период 1980 по 1984 года. Рассматривались сигналы от следующих источников: полярное сияние, ядерный взрыв, явления в горах – оползни и лавины и извержения вулканов. Алгоритм классификации основывался на проведении разделяющих поверхностей второго порядка.

На обучающей выборке метод практически не ошибается. Сигналы, которые не использовались при обучении, были распознаны с эффективностью не меньше 50%, и число верных решений колеблется от 60% до 90%.

Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ, гранты № 11-07-00338-а, 11-05-00890.

Литература

1. Куличков С.Н., Чуличков А. И., Демин Д.С. Морфологический анализ инфразвуковых сигналов в акустике. — М.: Изд-во «Новый Акрополь», 2010. 132 стр.



© 2004 Designed by Lyceum of Informational Technologies №1533