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description: >-
  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
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# Python噪声敏感度和沉积区震动波

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[zhi-dian-mi-jin-brief](../zhi-dian-mi-jin-brief)
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### 📜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

{% @mermaid/diagram content="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" %}

### :cookie:​语言内容分比

{% @mermaid/diagram content="pie title 语言分比
 "Python":90
 "C/C++":20" %}

{% @mermaid/diagram content="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" %}

### :grapes:Python相关性示例

示例1：

`numpy.correlate` 只是返回两个向量的互相关。通过查看自相关函数（与自身互相关的向量），我们可以看到一个很好的例子：

```python
import numpy as np

vector = np.random.normal(0,1,size=1000) 
vector[::50]+=10
output = np.correlate(vector,vector,mode='full')
```

这将返回一个 comb/shah 函数，当两个数据集重叠时，该函数的最大值。由于这是自相关的，两个输入信号之间不会有“滞后”。因此，相关性的最大值是 vector.size-1。如果您只想要重叠数据的相关性值，则可以使用mode ='valid'。

示例2：

第一种是在另一个模式中找到一个模式：

```python
 import numpy as np
 import matplotlib.pyplot as plt
 ​
 some_data = np.random.uniform(0,1,size=100)
 subset = some_data[42:50]
 ​
 mean = np.mean(some_data)
 some_data_normalised = some_data - mean
 subset_normalised = subset - mean
 ​
 correlated = np.correlate(some_data_normalised, subset_normalised)
 max_index = np.argmax(correlated)  # 42 !
```

我使用它的第二种用途（以及如何解释结果）是频率检测：

```python
 hz_a = np.cos(np.linspace(0,np.pi*6,100))
 hz_b = np.cos(np.linspace(0,np.pi*4,100))
 ​
 f, axarr = plt.subplots(2, sharex=True)
 ​
 axarr[0].plot(hz_a)
 axarr[0].plot(hz_b)
 axarr[0].grid(True)
 ​
 hz_a_autocorrelation = np.correlate(hz_a,hz_a,'same')[round(len(hz_a)/2):]
 hz_b_autocorrelation = np.correlate(hz_b,hz_b,'same')[round(len(hz_b)/2):]
 ​
 axarr[1].plot(hz_a_autocorrelation)
 axarr[1].plot(hz_b_autocorrelation)
 axarr[1].grid(True)
 ​
 plt.show()
```

