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HHT方法用于天然地震与人工爆破信号的识别研究

于建明  娜仁花  
【摘要】:天然地震和人工爆破信号是典型的非平稳随机信号,其对应的统计量(如相关函数、功率谱等)是时变函数[1],传统信号处理方法,如快速傅立叶变换(fastFourier transform,简称FFT)无法得到信号频谱随时间变化的情况。本研究在内蒙古阿拉善左旗地区附近2010年至2020年以来发生的125个天然地震事件和爆破事件的有效震动信号中,选取信号波形清晰,信噪比较高的台站波形记录作为原始数据,共450条记录,对其进行希尔伯特-黄变换(Hilbert-HuangTransform,简称HHT)[2]处理,每个原始信号经过经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)得到约10个本征模态函数分量(Intrinsic Mode Function,简称IMF),求取前3个IMF分量的能量矩[3]和能量熵[4]作为矢量特征,最终将特征矢量集划分为训练数据集和测试数据集,使用训练数据集基于支持向量机(SupportVector Machine,简称SVM)[5]建立识别天然地震事件震动波形与爆破事件震动波形的分类器,然后用训练好的分类器对测试数据集以事件为识别单元进行分类识别。识别率介于59%-98%之间。分类结果表明本征模态分量的能量矩和能量熵可作为区分天然地震和人工爆破的有效特征。

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