一种智能识别强震加速度记录基线漂移的新方法

摘要

强震数据处理的根本问题之一是,合理判断加速度、速度和位移时程中基线漂移的精确位置以及漂移程度,并提供具有理论依据的校正方法.目前主流的基线校正方法中,通常采用分段线性拟合速度的方法来获得加速度记录的基线漂移,在选择分段的时刻点时存在很大的主观干预性.本文提出了一种基于L1范数正则化的基线校正新方法,在拟合漂移的速度时程时,可以自动优化分段线性函数的分段次数和大小,并同时满足所求的基线漂移量也尽量小.通过在加速度时程中加入单段式、两段式和多段式的基线漂移噪声模型,然后用新方法对其进行基线校正处理,结果表明该方法能够有效地识别出各类加速度时程中的基线漂移噪声,并且能准确地找到其漂移位置和漂移大小,因此可以较好地恢复速度时程和位移时程.