01
归一化幅值连续振动波形
完整事件时间窗 · 窗口内部连续+40−4
正在载入波形读取三地区轻量波形…
00:00
CONTINUOUS SIGNAL CLASSIFICATION
城市振动信号
智能识别
节点式地震仪持续记录地表振动，通过连续波形和时频特征，在背景噪声中检测并区分人员、汽车、摩托车与飞机事件。
演示方式离线连续回放
当前数据源加载中
原始 → 模型采样率—
当前状态背景 / 无目标
SIGNAL WORKSPACE
三地区连续信号识别回放
02
STFT / POWER连续时频谱
分段模型视图 · —正在载入时频谱读取三地区模型输入图…
0 s · 南科大180 s · 惠州360 s · 南加州540 s · 结束
汽车摩托车人员飞机预测置信度为模型输出；每个原始事件窗内部连续，窗口边界处硬切换
PROJECT INTRODUCTION
从连续地表振动中
读出城市活动
连续记录中的人员活动、道路交通与航空器经过会留下可辨识的波形和时频结构。本页面回放三个独立地区的离线演示数据，并明确标出数据源边界。连续记录
节点式地震仪持续采集地表振动；地面事件各保留完整连续的 90 秒原始时间窗。
时频转换
短时傅里叶变换呈现信号随时间变化的频率结构；地面与飞机模型使用各自频率尺度。
事件检测
模型在拼成的 180 秒输入上统一推理，展示达到分类阈值的类别、区间和预测置信度。
SIGNAL SIGNATURES
四类振动源的时频特征
人员
地面模型 · 0–100 Hz步行信号可呈现周期性脉冲，当前惠州人员片段由约 1000 Hz 原始记录重采样至 250 Hz。
汽车
地面模型 · 0–100 Hz道路交通常在低频时频谱中呈现随车辆接近与远离变化的能量结构。
摩托车
地面模型 · 0–100 Hz与汽车、人员共同由地面三类模型识别；本次保留完整 90 秒事件窗及其中全部直接检测结果。
飞机
高采样率模型 · 0–200 Hz约 500 Hz 原始记录保留高频信息，飞机经过时可观察到随时间变化的谱线结构。
HOW IT WORKS