Caracterización de señales sísmicas utilizando modelos paramétricos y transformada cepstrum
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Instituto Tecnológico Metropolitano (ITM)
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This work proposes a methodology for the extraction of features from seismic signals that allows to identify different types of volcanic earthquakes that have been studied in the Volcanological and Seismological Observatory of Manizales (OVSM).This process is made through a joint representation on time and frequency known as adjustment surface. Autoregressive parametric models (AR, ARMA) and the cepstrum transform are compared on the identification of random processes. Different criteria for the selection of the parametric models order are used and the effect of some normalization methods over the characteristicsis studied. Recognition rates of 99.8% between two kinds of volcanic signals are obtained.
En este trabajo se plantea una metodología para la extracción de características de señales sísmicas que permite identificar entre los diferentes tipos de sismos de origen volcánico que son estudiados por el Observatorio Vulcanológico y Sismológico de Manizales (OVSM).Este proceso se lleva a cabo sobre una representación conjunta en los dominios del tiempo y la frecuencia conocida como superficie de ajuste. Se comparan los modelos paramétricos autorregresivos (AR, ARMA) y la transformada cepstrum en la identificación de procesos aleatorios. Se aplican diferentes criterios en la selección del orden del modelo paramétrico y se estudia el efecto de diferentes métodos de normalización sobre las características extraídas. Se emplea un clasificador bayesiano en la tarea de reconocimiento.Se obtienen porcentajes de reconocimiento del 99.8% entre dosclases de señales volcánicas.
En este trabajo se plantea una metodología para la extracción de características de señales sísmicas que permite identificar entre los diferentes tipos de sismos de origen volcánico que son estudiados por el Observatorio Vulcanológico y Sismológico de Manizales (OVSM).Este proceso se lleva a cabo sobre una representación conjunta en los dominios del tiempo y la frecuencia conocida como superficie de ajuste. Se comparan los modelos paramétricos autorregresivos (AR, ARMA) y la transformada cepstrum en la identificación de procesos aleatorios. Se aplican diferentes criterios en la selección del orden del modelo paramétrico y se estudia el efecto de diferentes métodos de normalización sobre las características extraídas. Se emplea un clasificador bayesiano en la tarea de reconocimiento.Se obtienen porcentajes de reconocimiento del 99.8% entre dosclases de señales volcánicas.