[发明专利]自动编码震源信号的脉冲神经网络模型

摘要

一种自动编码震源信号的脉冲神经网络模型，属于信息处理技术领域。本发明的目的是将仿生学与信息处理技术结合，利用脉冲神经网络将振动信号编码，用于振动信号定位的自动编码震源信号的脉冲神经网络模型。本发明步骤是：建立IF神经元模型用于发射脉冲；神经元模型加入STA/LTA自动检测模块；定义编码神经元偏好方向；组合编码神经元；使用stacking STA/LTA对震动事件进行定位脉冲拾取；利用PVA对进行震源定位。本发明是一种基于沙蝎定位猎物的神经体感通路建立的用于震源定位的脉冲神经网络模型。所要解决的技术问题是振动信号编码问题，避免传统方法振动信号的初至提取。

主权项

一种自动编码震源信号的脉冲神经网络模型，其特征在于：其步骤是：(1)建立IF神经元模型用于发射脉冲依据神经元的基本特征利用RC电路模型建立神经元模型，8个神经元输入电流如下式所示$I\left(t\right)=\frac{u\left(t\right)-E}{R_m}+C_m\frac{du\left(t\right)}{dt}---\left(1\right)$其中，I(t)为神经元模型电流输入；u(t)为神经元膜电势；E代表神经元静息电势；R_m、C_m分别为漏电阻和电容；令du(t)＝u(t+dt)‑u(t)，则根据式(1)得到u(t+dt)为$u(t+dt)=\frac{I\left(t\right)dt}{C_m}-\frac{u\left(t\right)-E}{R_m{C}_m}+u\left(t\right)---\left(2\right);$(2)神经元模型加入STA/LTA自动检测模块在电流输入神经元模型前加入STA/LTA模块，对于振动事件有$\frac{STA}{LTA}\left(t\right)=\frac{STA\left(t\right)}{LTA\left(t\right)}\≥\mathrm{\λ}---\left(1\right)$$STA\left(t\right)=\frac{1}{ns}\underset{j=t-ns}{\overset{t}{\Σ}}CF\left(j\right)---\left(2\right)$$LTA\left(t\right)=\frac{1}{nl}\underset{j=t-nl}{\overset{t}{\Σ}}CF\left(j\right)---\left(3\right)$其中，STA(t)是长度为ns的短窗平均，LTA(t)是长度为nl的长窗平均，λ为STA/LTA的阈值，当CF(t)为特征函数，为CF(t)＝I²(t)‑I(t)I(t‑1)；加入自动检测模块后，即当时有神经元的膜电势

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