在地球的持续演变程中地震的发生是不可避免的,地震活动往往伴随着很强的破坏性。如果在人口密集区域发生地震,那么将会给人类带来巨大的生命财产损失。监测地震活动的唯一手段只有通过震动波形信号,人类已经采取措施来监测地震活动,比如建立广泛的地震观测台网。地球上经常发生着诸多非天然地震事件,如核试验、化学爆炸、爆破、矿山塌陷、地面坍塌、甚至人类活动造成某些大型工程项目的坍塌等都会产生强烈的地震波,并向外扩散传播能量。随着观测台网的覆盖面的逐步扩展和观测仪器灵敏度的不断提升,地震监测仪器会轻易检测到所有这些天然地震和非天然地震事件的地震波形。发生地震时,可以根据地震台网的观测波形数据来求取地震三要素:震源、震级、发震时刻。而地球内部结构信息,则只有根据地震波反演波形传播路径的相关特征来间接求得。本文研究的重点是有效事件活动源对应的震动波形,这需要从台站中观测到的连续信号中自动截取,然后基于截取的震动波形信号,研究其波形特征来区分出震源类型(本文着重区分天然地震和爆炸事件)。本文以3种单通道地震波形分数维(R/S分析法(rescaled range analysis)、波谱法和盒维法等)方法进行了对比研究、模拟三维动态波形图、三维波形分数维的求取及样本特征识别等问题展开了论述。本文针对震源类型识别问题尝试开展了单台站3分量(垂直向、水平东西向、水平南北向)的三维波形可视化研究。对事件全过程原始观测波形3分量分别进行各分量的整体滤波,然后将分别滤除了噪声的3分量再以3D的时间序列形式绘制出来。所绘制的3D波形,观测点与波形坐标系的远近、视角和方位角可交互调整。开展了3D波形的分数维特征提取算法研究。采用1维波形分数维方法中较好的盒子维方法,在3D波形上进行类似建模求取覆盖波形的非空盒子数,以及通过双对数曲线求导求取最佳无标度区域,最终求得各台站对应事件全过程并已滤除了噪声的3D波形分数维;一个事件的3D波形分数维数值由该事件所有各观测台站的3D波形分数维数值的平均值所表示。为便于直观表达不同震源类型之间区别,还计算了垂直分量的波形复杂度;一个事件的波形复杂度数值由该事件所有各观测台站的垂直分量的波形复杂度的平均值所表示。采用SVM方法对35个天然地震事件与27个人工爆破事件组成的数据集进行分类识别研究。当(C,?)的取值为时对样本的识别率最高,达98.4%,且有较高的算法执行效率,实验结果表明本文所提出的3D分数维特征的有效性。