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Signal Extraction and Automated Polarization Analysis of Multicomponent Array Data / De Meersman, K. in Bulletin of the seismological society of America, Vol. 96 N°6 (Decembre 2006) 

Public ISBD [article]  in Bulletin of the seismological society of America > Vol. 96 N°6 (Decembre 2006) . - 2415-2430 p. Titre : Signal Extraction and Automated Polarization Analysis of Multicomponent Array Data Titre original : Extraction de Signal et Analyse Automatisée de Polarisation des Données à Plusieurs Composants de Rangée Type de document : texte imprimé Auteurs : De Meersman, K., Auteur ; van der Baan, M., Auteur ; Kendall, J.-M., Auteur Article en page(s) : 2415-2430 p. Note générale : Génie Civil Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Composantes  signaux  séismiques  Polarisation Index. décimale : 551.2 Résumé : We present a method to extract seismic signals from three-component array data and estimate their polarization properties at each station. The technique is based on a singular value decomposition (SVD) of the complex three-component analytic signal and applies to linearly as well as elliptically polarized seismic phases. To increase accuracy we simultaneously analyze data from different stations and apply a noise weighting based on prearrival data. For polarization analysis, an automated routine is also included. The automated routine selects the data window with the best signal-to-noise ratio from which to obtain a polarization. A linearity measure and a confidence interval accompany the polarization estimate at each station in the array. We test our technique for automated polarization analysis on synthetic P-wave data and compare results with those from other methods. A microseismic dataset from the North Sea provides a unique opportunity to statistically compare previous and independently obtained P-wave polarizations with those provided by the automated technique presented here. We conclude that, for P-wave polarization analysis, our method is robust and significantly more accurate than conventional, mainly manual methods. This is especially so on data with polarized and correlating background noise. It is also faster and provides meaningful quality estimates. Nous présentons une méthode aux signaux séismiques d'extrait de trois données composantes de rangée et estimons leurs propriétés de polarisation à chaque station. La technique est basée sur une décomposition singulière de valeur (SVD) des trois complexes signal analytique composant et s'applique à linéairement comme des phases séismiques elliptiquement polarisées. Pour augmenter l'exactitude nous analysons simultanément des données de différentes stations et appliquons peser de bruit basé sur des données prearrival. Pour l'analyse de polarisation, une routine automatisée est également incluse. La routine automatisée choisit la fenêtre de données avec le meilleur rapport de signal-bruit duquel pour obtenir une polarisation. Une linéarité mesure et un intervalle de confiance accompagnent l'évaluation de polarisation à chaque station dans la rangée. Nous examinons notre technique pour l'analyse automatisée de polarisation sur synthétique P-ondulons des données et comparons des résultats à ceux d'autres méthodes. Un ensemble de données séismique micro de la Mer du Nord fournit une occasion unique de comparer statistiquement précédent et indépendamment obtenu P-onduler les polarisations avec ceux fournis par la technique automatisée présentée ici. Nous concluons que, pour P-onduler l'analyse de polarisation, notre méthode est robuste et sensiblement plus de précis que des méthodes conventionnelles et principalement manuelles. C'est spécialement ainsi sur des données avec le bruit au sol arrière polarisé et de corrélation. Il est également plus rapide et fournit des évaluations signicatives de qualité. DEWEY : 551.2 ISSN : 0037-1106 En ligne : http://www.seismosoc.org [article] Signal Extraction and Automated Polarization Analysis of Multicomponent Array Data = Extraction de Signal et Analyse Automatisée de Polarisation des Données à Plusieurs Composants de Rangée [texte imprimé] / De Meersman, K., Auteur ; van der Baan, M., Auteur ; Kendall, J.-M., Auteur . - 2415-2430 p. Génie Civil Langues : Anglais (eng) in Bulletin of the seismological society of America > Vol. 96 N°6 (Decembre 2006) . - 2415-2430 p. Mots-clés : Composantes  signaux  séismiques  Polarisation Index. décimale : 551.2 Résumé : We present a method to extract seismic signals from three-component array data and estimate their polarization properties at each station. The technique is based on a singular value decomposition (SVD) of the complex three-component analytic signal and applies to linearly as well as elliptically polarized seismic phases. To increase accuracy we simultaneously analyze data from different stations and apply a noise weighting based on prearrival data. For polarization analysis, an automated routine is also included. The automated routine selects the data window with the best signal-to-noise ratio from which to obtain a polarization. A linearity measure and a confidence interval accompany the polarization estimate at each station in the array. We test our technique for automated polarization analysis on synthetic P-wave data and compare results with those from other methods. A microseismic dataset from the North Sea provides a unique opportunity to statistically compare previous and independently obtained P-wave polarizations with those provided by the automated technique presented here. We conclude that, for P-wave polarization analysis, our method is robust and significantly more accurate than conventional, mainly manual methods. This is especially so on data with polarized and correlating background noise. It is also faster and provides meaningful quality estimates. Nous présentons une méthode aux signaux séismiques d'extrait de trois données composantes de rangée et estimons leurs propriétés de polarisation à chaque station. La technique est basée sur une décomposition singulière de valeur (SVD) des trois complexes signal analytique composant et s'applique à linéairement comme des phases séismiques elliptiquement polarisées. Pour augmenter l'exactitude nous analysons simultanément des données de différentes stations et appliquons peser de bruit basé sur des données prearrival. Pour l'analyse de polarisation, une routine automatisée est également incluse. La routine automatisée choisit la fenêtre de données avec le meilleur rapport de signal-bruit duquel pour obtenir une polarisation. Une linéarité mesure et un intervalle de confiance accompagnent l'évaluation de polarisation à chaque station dans la rangée. Nous examinons notre technique pour l'analyse automatisée de polarisation sur synthétique P-ondulons des données et comparons des résultats à ceux d'autres méthodes. Un ensemble de données séismique micro de la Mer du Nord fournit une occasion unique de comparer statistiquement précédent et indépendamment obtenu P-onduler les polarisations avec ceux fournis par la technique automatisée présentée ici. Nous concluons que, pour P-onduler l'analyse de polarisation, notre méthode est robuste et sensiblement plus de précis que des méthodes conventionnelles et principalement manuelles. C'est spécialement ainsi sur des données avec le bruit au sol arrière polarisé et de corrélation. Il est également plus rapide et fournit des évaluations signicatives de qualité. DEWEY : 551.2 ISSN : 0037-1106 En ligne : http://www.seismosoc.org