数据集概述
该数据集包含多传感器微震事件分类程序的数据与网络文件，涉及基于信噪比的传感器选择及MPA-SincNet模型构建，为微震事件分类研究提供模型实现与数据处理的相关资源。
文件详解
- 主文件: Data&Network_MPA_SincNet.zip（压缩包），包含以下子目录及文件：
- network文件夹：
- get_dataset.py（Python文件）：用于构建数据集
- ippa.py（Python文件）：实现IPPA注意力机制（含自适应平均池化、自适应最大池化模块）
- sincnet.py（Python文件）：包含SincNet模型的第一层结构
- model.py（Python文件）：实现MPA-SincNet模型整体结构（结合SincNet与IPPA注意力机制）
- resources文件夹：
- checkpoint.pth（模型参数文件）：保存训练过程中的模型参数，用于恢复训练或推理
- raw_train_data.pkl（数据文件）：原始训练数据（未处理的信号数据）
- signal_selected_predict_data.pkl（数据文件）：经信号选择与预处理后的预测数据
- signal_selected_train_data.pkl（数据文件）：经信号选择与预处理后的训练数据
- main文件夹：
- data_select_and_preprocess.py（Python文件）：用于信号选择与数据预处理
- train.py（Python文件）：包含训练与验证代码（负责模型训练流程，含损失计算、优化器设置等）
- predict.py（Python文件）：包含预测代码（使用训练好的模型对新数据进行预测）
- sensor_info文件夹：
- sensor_info.zip（压缩包）：包含传感器坐标及四种传感器选择方法对应的事件信噪比详细信息
适用场景
- 微震事件监测研究：用于多传感器微震信号的分类模型构建与验证
- 传感器选择算法优化：分析不同信噪比传感器选择方法对微震分类性能的影响
- 深度学习模型改进：探索SincNet结合注意力机制在信号分类任务中的应用
- 工业监测应用开发：为矿山、油气等领域的微震监测系统提供算法参考
