🎯要点

1. 遵循波传播物理原理，使用正逆向建模环境噪声，分析地震空间变化源谱的相关性。
2. 使用格林函数预先计算地震波场。
3. 模型可用于噪声源散射和衰减测量。
4. 环境振动噪声可认为是地表各种牵引源传播的弹性波叠加，建立噪声源时间序列与格林函数的脉冲响应卷积
5. 模拟沉积区震动波

📜地震波信号解析算法及深度学习

Python地震波逆问题解构算法复杂信号分析

Python空间地表联动贝叶斯地震风险计算模型

互相关导图

stateDiagram-v2
direction LR

   s:地震波
   a:信号解析算法
   b:贝叶斯推理
   m:深度学习模型
   c:互相关测量
   v:声学模拟
   t1:Python地震波逆问题解构算法复杂信号分析
   t2:Python空间地表联动贝叶斯地震风险计算模型
   t3:Python噪声敏感度和沉积区震动波

 state t1 {
 a
 }

 
 state t2 {
  b-->m
 }

 state t3 {
    c--v
 }

  s-->t1 s-->t3
 state join <<join>>
t1-->join
t3-->join
join-->t2:机器学习

全图

地震波信号解析算法及深度学习.png

🍪语言内容分比

pie title 语言分比
 "Python":90
 "C/C++":20

pie title 内容分比
 "算法模型":90
 "物理学：时域频域":50
 "地震学：空间关系":40
 "数学":40
 "信号测量评估":30
 "波传播":10

✂️梗概

​Python相关性示例

示例1：