統(tǒng)計信號分析與處理報告

1、小組成員：杜磊，歐蒙川，員朝龍中國地質(zhì)大學（武漢）統(tǒng)計信號分析處理實驗報告小組成員: 魏彥斌 馬全林 陳飛班 號: 075132 _院 系：_機電學院 專 業(yè)：_通信工程 指導教師：_侯強老師 一實驗內(nèi)容實驗一、地震時間間隔的密度估計；實驗二、地震震級與頻度回歸分析；實驗三、地震空間分布聚類分析；實驗四、地震優(yōu)勢深度聚類分析；二.實驗要求及結(jié)果。 實驗一、地震時間間隔的密度估計；讀入數(shù)據(jù)后，把時間列（第一二列）轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)格式，然后分：3級以下，3到4級，4到5級，5到6級，6級以上等6個部分分別計算地震之間的時間差t，這個t就是地震時間間隔，而且是一個隨機變量，對t這個隨機變量進行密度估計。代

2、碼：% clear all;close all; clc;filename = 中國地震臺網(wǎng)(CSN)地震目錄(1970-01-01至2015-09-31).xls;sheet = 1;xRange = A5:A8462;% xRange = A3:A8462;x2Range = B5:B8462;% x2Range = B3:B8462;yRange = H3:H8462;% ,x= xlsread(filename, sheet, xRange);% ,x2 = xlsread(filename, sheet, x2Range);,x= xlsread(filename, sheet, x

3、Range);ttt,x2 = xlsread(filename, sheet, x2Range);ml= xlsread(filename, sheet, yRange); %讀取數(shù)據(jù)% X = x(isnan(ml);X2 = x2(isnan(ml);n = length(X2); %去掉無數(shù)據(jù)的日期和時間 for i = 1:n %將日期時間轉(zhuǎn)化為數(shù)值形式 Xyy(i) = str2double(Xi(1:4); %年 Xmm(i) = str2double(Xi(6:7); %月 Xdd(i) = str2double(Xi(9:10); %日 XHH(i) = str2double

4、(X2i(1:2); %時 XMM(i) = str2double(X2i(4:5); %分 XSS(i) = str2double(X2i(7:8); %秒 endxx = datenum(Xyy,Xmm,Xdd,XHH,XMM,XSS); %將時間轉(zhuǎn)化為數(shù)值形式ML = ml(isnan(ml) ); %去掉無數(shù)據(jù)項a=1; b=1;c=1;d=1; e=1;for i=1:n if ML(i)3.0&ML(i)4.0&ML(i)5.0&ML(i)=6.0 t_56(d)=xx(i); d=d+1; else t_6(e)=xx(i); e=e+1; end;end;%求個部分時間差for

5、 i=1:(length(t_3)-1) tt_3(i)=t_3(i)-t_3(i+1); endfor i=1:(length(t_34)-1) tt_34(i)=t_34(i)-t_34(i+1); endfor i=1:(length(t_45)-1) tt_45(i)=t_45(i)-t_45(i+1); endfor i=1:(length(t_56)-1) tt_56(i)=t_56(i)-t_56(i+1); endfor i=1:(length(t_6)-1) tt_6(i)=t_6(i)-t_6(i+1); endx=linspace(min(tt_3)-1,max(tt_3

6、),1200);p=Parzen(tt_3,x,15,);plot(x,p);grid on;figure(2);x=linspace(min(tt_34),max(tt_34),50);p=Parzen(tt_34,x,3,);plot(x,p);grid on;figure(3);x=linspace(min(tt_45),max(tt_45),100);p=Parzen(tt_45,x,3,);plot(x,p);grid on;figure(4);x=linspace(min(tt_56),max(tt_56),700);p=Parzen(tt_56,x,15,);plot(x,p);

7、grid on;figure(5);x=linspace(min(tt_6),max(tt_6),1600);p=Parzen(tt_6,x,25,);plot(x,p);grid on;實驗二、地震震級與頻度回歸分析；讀入數(shù)據(jù)后，對震級ML列進行分級統(tǒng)計，也是分為3級以下，3到4級，4到5級，5到6級，6級以上等6個部分，每個部分統(tǒng)計一下個數(shù)，然后進行線性回歸擬合。擬合的公式是：LnN=a-bM式中N表示相應震級部分的個數(shù)， 比如3到4級的地震個數(shù)，M表示相關震級，比如3到4級就是4級。代碼：clear all;close all; clc;graph,time=xlsread(中國地震臺網(wǎng)

8、(CSN)地震目錄(1970-01-01至2015-09-31).xls);%weidu=graph(:,2);%shendu=graph(:,3);%jingdu=graph(:,1);ML=graph(:,6);%time_day=time(:,1);%time_hour=time(:,2);n = length(ML);%figure(1);less_3=0;less_3_4=0; less_4_5=0;less_5_6=0;less_6=0;for i=1:n i if ML(i)3.0&ML(i)4.0&ML(i)5.0&ML(i)=6.0 less_5_6=less_5_6+1;

9、else less_6=less_6+1; end; end;N=log(less_3),log(less_3_4),log(less_4_5),log(less_5_6),log(less_6);M=3,4,5,6,7;plot(M,N,mo);lsline;xlabel(M);ylabel(LogN);實驗三、地震空間分布聚類分析讀入數(shù)據(jù)后，對經(jīng)度列、緯度列和ML列分別取出來，不分震級大小，畫出以經(jīng)度緯度為橫縱坐標，以震級為點的散點圖，然后可以用我們學過的k-means進行聚類啦，通常k=6.代碼：clear all;close all; clc;graph,time=xlsread(中國

10、地震臺網(wǎng)(CSN)地震目錄(1970-01-01至2015-09-31).xls);weidu=graph(:,2);%shendu=graph(:,3);jingdu=graph(:,1);ML=graph(:,6);%time_day=time(:,1);%time_hour=time(:,2);%n = length(ML);figure(1);plot3(jingdu,weidu,ML,.);grid on;xlabel(緯度);ylabel(經(jīng)度);zlabel(震級);data=jingdu,weidu,ML;Idx,C,sumD,D=kmeans(data,6);figure(2

11、);plot3(data(Idx=1,1),data(Idx=1,2),data(Idx=1,3),b.,MarkerSize,5)hold onplot3(data(Idx=2,1),data(Idx=2,2),data(Idx=2,3),r*,MarkerSize,5)hold onplot3(data(Idx=3,1),data(Idx=3,2),data(Idx=3,3),gx,MarkerSize,5)hold onplot3(data(Idx=4,1),data(Idx=4,2),data(Idx=4,3),mo,MarkerSize,5)hold onplot3(data(Idx

12、=5,1),data(Idx=5,2),data(Idx=5,3),kp,MarkerSize,5)hold onplot3(data(Idx=6,1),data(Idx=6,2),data(Idx=6,3),y+,MarkerSize,5)hold on實驗四、地震優(yōu)勢深度聚類分析；讀入數(shù)據(jù)后，對深度列和ML列分別取出來，不分震級大小，畫出深度-震級的散點圖，然后可以用我們學過的k-means進行聚類啦，通常k=3.代碼：clear all;close all; clc;graph,time=xlsread(中國地震臺網(wǎng)(CSN)地震目錄(1970-01-01至2015-09-31).xls

13、);%weidu=graph(:,2);shendu=graph(:,3);%jingdu=graph(:,1);ML=graph(:,6);%time_day=time(:,1);%time_hour=time(:,2);%n = length(ML);figure(1);scatter(ML,shendu,3,r);xlabel(震級);ylabel(深度); X=ML,shendu;K=3;Idx,C,sumD,D=kmeans(X,K);%X N*P的數(shù)據(jù)矩陣%K 表示將X劃分為幾類，為整數(shù)%Idx N*1的向量，存儲的是每個點的聚類標號%C K*P的矩陣，存儲的是K個聚類質(zhì)心位置%sumD 1*K的和向量，存儲的是類間所有點與該類質(zhì)心點距離之和%D N*K的矩陣，存儲的是每個點與所有質(zhì)心的距離%畫出聚類為1的點。X(Idx=1,1),為第一類的樣本的第一個坐標；X(Idx=1,2)為第一類的樣本的第二個坐標figure(2);plot(X(Idx=1,1),X(Idx=1,2),r.,MarkerSize,14)hold onplot(X(Idx=2,1),X(Idx=2,2),b.,MarkerSize,14)hold onplot(X(Idx=3,1),X(Idx=3,2),g.,MarkerSize,14) xlabel(震級);ylabel(深