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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
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 提出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以提高解释性。
- 建立了时间窗口（TW）模块和软空间特征嵌入（SSFE）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。
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