微震是指材料在外界应力作用下,由于内部能量积聚而释放的弹性波或应力波,微震信号是典型的非平稳随机信号,具有突变快、持续时间短等特征。微震信号包含了煤矿中岩石的状态信息,因此实时高效的传输检测微震信号对矿山安全具有重大意义。在采集信号样本时,传统的采样方法要遵循奈奎斯特(Nyquist)采样定理,但是随着社会的发展,人们所需的信息量逐渐增大,携带信息的信号的频率也越来越高,所要求采样的速率和处理速度也不断提高,这就导致传统的采样方法对带宽信号的处理越发困难。传统的对微震信号采集的方式为先采样,后压缩,再传输的方式降低了微震信号的传说的实时性。而近年来备受关注的压缩感知理论很好的解决了这个问题,压缩感知不收采样频率的限制,可以用少量的线性观测值来表示具有稀疏性质的信号,然后利用非线性方法对原始信号进行重构;压缩感知处理信号的方式为边采样边压缩,极大的提高了微震信号的传输实时性。本文在详细介绍压缩感知算法理论的基础上,基于传统的压缩感知算法,提出了基于字典学习的自适应微震数据压缩感知方法,通过自适应采样策略和自适应冗余字典对微震信号进行处理。首先使用时频变换方法在频域上对微震信号进行分析,得出微震信号的能量特征,进而结合微震信号的稀疏度指标提出了自适应采样策略;然后通过FracLab2.2工具箱求取微震信号的分形盒维数指标,得出微震信号的自相似性特征,进而以微震信号段作为训练样本,构造自适应冗余字典;采用基于字典学习的自适应压缩感知算法对微震信号进行压缩观测。通过分析实验结果,验证了此算法在微震压缩观测中的有效性。