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申请/专利权人：成都信息工程大学
申请日：2021-11-23
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN114065817B
主分类号：G06F18/24
分类号：G06F18/24
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.21#授权;2022.03.08#实质审查的生效;2022.02.18#公开
摘要：本发明公开了一种波形智能分类方法，包括以下步骤：步骤一，数据录入；步骤二，提取周期波信号；步骤三，数据归一化；步骤四，统一数据长度；步骤五，波形分类；所述步骤一中，原始测试数据有1241道，每道1001个点，每个点的数据占4字节，分类只针对每道的683‑713，所述波形智能分类系统存储有四种分类数据，分别为单峰标准数据、双峰标准数据、正蝌蚪标准数据和倒蝌蚪标准数据，本发明相较于现有的波形分类方法，采用豪斯多夫距离方法，通过从检测区域位向上和向下遍历搜索该周期的起点和终点，能够有效提取出每个波形的完整时区信号，该方法可以提高波形分类结果的准确性，能有效的应用于地震勘探数据处理中。
主权项：1.一种波形智能分类方法，包括以下步骤：步骤一，数据录入；步骤二，提取周期波信号；步骤三，数据归一化；步骤四，统一数据长度；步骤五，波形分类；其特征在于：其中在上述步骤一中，将原始测试数据录入波形智能分类系统中；其中在上述步骤二中，波形智能分类系统沿着检查区域的中心轴向上向下遍历搜索该周期的起点和终点，当扫描到相邻两个点的乘积小于0，则表示该点在0点附近，提取出min值与max值，它们的范围为min-max，如此可得到每个波形的完整时区信号；其中在上述步骤三中，利用公式6把步骤二中所得到的完整时区信号数据进行归一化处理： 其中在上述步骤四中，通过公式7及公式8将步骤三中处理后数据进行插值拉伸至统一长度： 其中在上述步骤五中，通过公式9计算步骤四中处理后的数据与标准六种分类数据的豪斯多夫距离，以此判断带分类波形的类别：dHX,Y＝max{supx∈Xinfy∈Y,supx∈Xinfy∈Ydx,y}9。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都信息工程大学 一种波形智能分类方法
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