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GPU并行加速下的弱模板匹配及其在川滇地区的应用
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作者 蒋一然 宁杰远 李春来 《华北地震科学》 2021年第2期40-47,共8页
针对模板识别类方法计算耗时太长这一关键问题,将研究组之前开发的弱模板匹配方法中的互相关、归一化、拓宽峰3个主要运算部分进行了GPU并行加速,有效地提高了运算效率;进一步讨论了在离散采样下,滤波频段对于互相关计算结果的影响,并... 针对模板识别类方法计算耗时太长这一关键问题,将研究组之前开发的弱模板匹配方法中的互相关、归一化、拓宽峰3个主要运算部分进行了GPU并行加速,有效地提高了运算效率;进一步讨论了在离散采样下,滤波频段对于互相关计算结果的影响,并据此选取了效果好的滤波频段用于弱模板匹配;并将该方法运用到川滇地区,以双差地震层析成像法精定位后的地震作为模板,扫描了2019年6月17日四川长宁地震前后各1个月共60天的连续数据,检测出81704个地震;根据地震发生频次与互相关值间的关系,选择适当的阈值,筛选出7618个地震作为最终结果,是深度学习自动拾取算法检测到地震数目的3倍。弱模板匹配方法得到的微小地震构建了更为完备的地震序列,反映出地震在时间上更多的丛聚性,结合其空间位置信息,可以用于断层形态、地震活动性及其变化方面的研究。 展开更多
关键词 弱模板匹配 GPU并行计算 滤波频段 川滇地区
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