摘要
本发明涉及强震动记录的低质量数据识别方法,属于地震监测数据处理技术领域。该方法解决人工识别效率低、漏检率高的问题。技术方案要点包括:首先获取强震动记录的三分量加速度时程数据;然后构建包含数据完整性、信噪比动态范围、波形异常指数、频率响应偏移度及极性一致性系数的多维动态质量评估指标体系;基于该体系对数据进行实时质量评分,当评分低于动态阈值时标记为低质量数据;最后采用自适应分类算法识别被标记数据的异常类型,包括波形失真、基线漂移、极性颠倒及场地反应异常中的至少一种。该方法主要用于提升强震动观测数据的可靠性和工程应用价值。
技术关键词
数据识别方法
频率响应
评估指标体系
监测数据处理技术
波形时域特征
模拟环境噪声
轻量化神经网络
动态
信噪比
权重分配策略
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加速度
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