地质时间序列的去噪处理:基于时空图神经网络的应用于慢滑事件提取
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究设计了一种多站点时空图形注意力去噪器,通过学习 GNSS 噪声的潜在特征以达到亚毫米精度的慢滑事件相关位移去噪,验证了该方法与震颤的良好时空相关性。
本文介绍了一种基于窗口的事件去噪方法,通过时间和空间域的概率分布进行理论分析,建立了时间窗口和软空间特征嵌入模块来处理时间和空间信息,构建了名为MSDNet的多尺度基于窗口的事件去噪网络。该方法具有高去噪精度和快速运行速度,在复杂场景中实现了实时去噪,实验证明了算法的有效性和鲁棒性,能够有效去除事件噪声并提高下游任务的性能。