地震信号特征提取数据集SeismicSignalFeatureExtractionDataset-pankajnk
数据来源：互联网公开数据
标签：地震学, 地震信号, 特征工程, 机器学习, 信号处理, 时频分析, 数据挖掘, 地震预测
数据概述：
该数据集包含从地震波形数据中提取的特征，用于地震事件的识别和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间跨度，但可推断为特定地震事件或时间窗口内的信号特征。
地理范围：数据来源未明确，但此类数据集通常涵盖全球范围内的地震活动。
数据维度：数据集包含多个特征维度，主要包括：
* FFT特征：基于快速傅里叶变换（FFT）计算的频域特征，如幅度（Mag）和相位（Phz）的均值、标准差、最大值等，以及在不同频率段（如0, 2500, 5000, 7500, 10000, 12500, 15000, 17500 Hz）的统计量。
* 时域特征：包括信号的均值、标准差、最大值、最小值、平均绝对差、峰度、偏度等。
* 其他特征：如Hilbert变换、Hann窗、经典STA/LTA比值等。
数据格式：CSV格式，包含Feature_test.csv和Feature_train.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于地震信号处理相关的研究或项目，经过特征提取和整理，以CSV格式提供。
该数据集适合用于地震信号特征分析、地震事件检测、地震预测等研究和应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于地震学、地球物理学、信号处理等领域的学术研究，如地震事件分类、震级预测、地震早期预警等。
行业应用：可以为地震监测、地质勘探、结构健康监测等行业提供数据支持，特别是在地震预警系统和抗震工程中。
决策支持：支持政府部门和相关机构进行地震风险评估、灾害管理和应急响应。
教育和培训：作为地球科学、信号处理、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解地震信号处理和分析。
此数据集特别适合用于探索地震信号特征与地震事件之间的关系，构建地震识别模型，提高地震预测的准确性和效率。
