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龙图腾网获悉无锡承方科技有限公司申请的专利基于机器学习的地震波信号自动识别系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118626952B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410675041.4，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于机器学习的地震波信号自动识别系统是由商军;吴慧海;李佳英设计研发完成，并于2024-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的地震波信号自动识别系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器学习的地震波信号自动识别系统，具体涉及机器学习技术领域，包括初步过滤模块、频谱分析模块、震相拾取模块、特征分析模块、分类识别模块，初步过滤模块对地震波信号进行初步处理和筛选，分段处理信号并计算其能量，频谱分析模块利用傅里叶变换提取地震信号的频谱特征，震相拾取模块通过计算低频背景干扰程度和触发器算法，区分地震信号与非地震事件信号，特征分析模块从原始地震记录中提取波形特征，并传送至分类识别模块，分类识别模块运用分类算法建立模型，对提取特征进行分析识别，通过低频信号特征和触发器算法分离识别地震信号与非地震事件信号，避免低频信号堆叠导致的识别失败，提高地震信号识别的准确性和及时性。

本发明授权基于机器学习的地震波信号自动识别系统在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的地震波信号自动识别系统，其特征在于，包括初步过滤模块、频谱分析模块、震相拾取模块、特征分析模块、分类识别模块；初步过滤模块用于对地震波信号进行初步处理和筛选，将地震信号进行分段处理，并计算信号能量；频谱分析模块用于分析信号的频率特性，对地震信号的分段窗口进行频率分析，通过傅里叶变换方法提取地震信号的频谱特征；震相拾取模块用于计算地震信号的低频背景干扰程度，结合触发器算法，对地震信号和非地震事件信号的甄别判断，剔除非地震事件信号；通过计算信号的低频背景复杂度对地震信号的低频背景干扰程度进行评估，设定低频背景频率临界值，当信号频率低于低频背景频率临界值时，使用信号窗口和背景窗口计算低频背景复杂度，计算表达式为，式中，SN为低频背景复杂度，为信号窗口的波形数据，为背景窗口的波形数据，为信号窗口的数据点数量，是信号窗口内第i个时间点的波形值，为背景窗口的数据点数量，为背景窗口内第i个时间点的波形值；通过设定触发阈值Th，对潜在的地震信号进行识别判定，触发值Tr的计算表达式为，且为在时间t处的短时平均值，为在时间t处的长时平均值，若触发值Tr大于等于触发阈值Th，则地震信号识别可信性高，地震波的特征更明显；若触发值Tr小于触发阈值Th，则地震信号识别可信性低，地震波的特征更不明显；特征分析模块用于从原始地震记录中提取识别和分类地震波形的特征，并传送至分类识别模块；分类识别模块用于对提取特征进行分析识别，运用分类算法建立模型，对地震信号进行分类判断。

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