30、多层感知器与LoRa技术在地震预警和智能校园中的应用

多层感知器与LoRa技术在地震预警和智能校园中的应用

多层感知器在地震PGA早期现场估计中的应用

数据处理

地震数据以分层压缩文件结构存储，每月文件夹下包含事件文件夹，每个事件的地震记录按三个不同轴分别存于三个压缩文件。展开文件结构后，将事件记录从原始光栅格式转换为ASCII波形的三轴向量。多位地震学家检查这些数据向量，生成关于P波和S波相对于记录起始的起始时间的真实信息。对这些时间信息再次检查，过滤掉没有或只有部分真实信息、缺少数据或头信息的事件记录。

接着，使用32Hz低通滤波器进行去噪，通过离线均值去除进行基线校正。计算一些额外属性，如P - S时间、地震源到台站的距离、传播时间、速度时间序列、位移时间序列，以及峰值地面加速度（PGA）和峰值地面速度（PGV），并与原始缩放和标准化后的波形一起存储。使用各头文件中提供的灵敏度信息进行缩放和标准化。数据处理步骤如下：
1. 文件结构展开 ：将分层压缩文件结构展开。
2. 格式转换 ：将事件记录转换为ASCII波形的三轴向量。
3. 真实信息生成 ：地震学家检查数据向量生成P波和S波起始时间信息。
4. 数据过滤 ：过滤掉不符合要求的事件记录。
5. 去噪和基线校正 ：使用低通滤波器去噪，离线均值去除校正基线。
6. 属性计算 ：计算额外属性并存储。
7. 缩放和标准化 ：使用灵敏度信息进行处理