Resumen

El infrasonido es un tipo de señal de baja frecuencia que se produce en la naturaleza y es el resultado de sucesos provocados por el hombre, cuya frecuencia suele oscilar entre 0,01 Hz y 20 Hz. En este artículo se propone un método de clasificación basado en la transformada de Hilbert-Huang (HHT) y una máquina de vectores soporte (SVM) para discriminar entre tres fenómenos naturales diferentes. Las características del espectro de frecuencias de las señales infrasónicas producidas por distintos fenómenos, como los volcanes, son únicas, lo que sienta las bases para la clasificación de las señales infrasónicas. En primer lugar, se utilizó el método HHT para extraer los vectores de características de varios tipos de fenómenos infrasónicos a partir del espectro marginal de Hilbert. A continuación, los vectores de características se clasificaron mediante el método SVM. Por último, se presentan la clasificación y la precisión de la identificación. Los resultados de la simulación muestran que la tasa de reconocimiento es superior al 97,7%, y que el enfoque es eficaz para clasificar tipos de eventos para muestras pequeñas.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering
• Palabras claves:vectores de características, diferentes fenómenos naturales, características del espectro de frecuencias, clasificación de señales infrasónicas, señal de baja frecuencia, máquina de vectores soporte, hilbert, método hht, transformada huang, método svm
• Keywords:feature vectors, different natural events, frequency spectrum characteristics, infrasound signal classification, low frequency signal, support vector machine, hilbert, hht method, huang transform, svm method