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🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。

⛳️座右铭:行百里者,半于九十。

📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现


💥1 概述

cornerFreqs是一个用于自动检测适当的带通滤波器转折频率的算法。它通过将输入信号的频谱与噪声频谱进行比较来实现这一目标。这个算法的启发点和动机是地震波形的处理通常需要进行带通滤波,而滤波器转折频率的选择通常是一个手动且主观的过程。因此,需要一种自动检测转角频率的方法来处理大量的地震记录。

在这篇文章中,算法首先确定P相位到达时间,以获得背景噪声。这是通过确定事件开始的时间来实现的。接下来,算法计算噪声和信号的傅里叶幅谱。为了使这两个光谱更加平滑,使用了一个称为“平滑光谱”的函数进行处理。这个函数可以减少噪声对频谱的干扰,使得信号的特征更加明显。

最后,算法在低通和高通频率区域内搜索平滑频谱的交点,以确定用于带通滤波的适当转折频率。这样可以确保滤波器只通过特定的频率范围内的信号,而不会对其他频率的信号进行干扰。通过自动检测转角频率,这个算法可以有效地处理大量的地震记录,减少了人工干预的需求,并提高了处理效率。

总之,cornerFreqs算法通过比较信号和噪声的频谱,自动检测适当的带通滤波器转折频率。它的主要思想是通过确定背景噪声和信号的频谱,以及使用平滑光谱函数进行处理,来找到适合带通滤波的转折频率。这个算法在地震波形处理中具有重要的应用价值,可以提高处理效率并减少主观因素的干扰。

📚2 运行结果

 

🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络,会注明出处或引用为参考文献,难免有未尽之处,如有不妥,请随时联系删除。

[1]Kalkan, E. (2016). “An Automatic P-phase Arrival Time Picker“, Bulletin of Seismological Society of America,106(3): 971-986, doi: 10.1785/0120150111

[2]陈磊.数字信号处理技术在噪声频谱分析仪中的应用[D].西安电子科技大学,2010.DOI:CNKI:CDMD:2.2010.082837.

🌈4 Matlab代码实现

http://www.zhongyajixie.com/news/5601.html

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