Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 18.206.238.189
    [SESS_TIME] => 1711714226
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => 2fed71870e748de84e80a19e942b3eae
    [UNIQUE_KEY] => b98f1979e163d89a2eaa3640832c23ac
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Автометрия

2017 год, номер 6

КЛАССИФИКАЦИЯ ОБЪЕКТОВ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА СПЕКТРАЛЬНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК ОГИБАЮЩИХ СЕЙСМИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ

Ю.В. Морозов, А.А. Спектор
Новосибирский государственный технический университет, 630073, г. Новосибирск, просп. К. Маркса, 20
sibfrost24@mail.ru
Ключевые слова: классификация объектов, пассивная сейсмическая локация, спектральные признаки, метод максимального правдоподобия, object classification, passive seismic location, spectral features, maximum likelihood method
Страницы: 49-56
Подраздел: АНАЛИЗ И СИНТЕЗ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ

Аннотация

Предложен метод классификации движущихся объектов, производящих сейсмическое воздействие на поверхность грунта, основанный на статистическом анализе огибающих принятых сигналов. В качестве признаков классификации используются значения компонент амплитудного спектра огибающих, получаемых на основе преобразований Гильберта и Фурье. Для ансамбля объектов четырёх классов (человек, группа людей, крупное животное, автомобиль) приводятся примеры, иллюстрирующие статистические свойства спектров и работу сейсмического классификатора. Показано, что вычислительные процедуры по обработке сейсмических сигналов достаточно просты и это позволяет их использовать в системах реального времени при умеренных требованиях к ресурсам вычислительных средств.

DOI: 10.15372/AUT20170606