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.

• view as PDF (in Russian) (PDF)