【摘 要】
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为提高爆破震动与岩石破裂微震信号辨识精度,以某金属矿山现场微震监测数据为基础,首先采用小波包分解对矿山爆破震动和岩石破裂信号进行2层分解,对比两类信号在4个频段内的
【机 构】
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武汉科技大学资源与环境工程学院,武汉,430081
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为提高爆破震动与岩石破裂微震信号辨识精度,以某金属矿山现场微震监测数据为基础,首先采用小波包分解对矿山爆破震动和岩石破裂信号进行2层分解,对比两类信号在4个频段内的能量分布的特征,进而以两类事件的低频段(0～ 125 Hz)能量百分比、中低频段(125～250 Hz)量百分比、中高频段(250～375 Hz)能量百分比、高频段(375～500 Hz)能量百分比为特征向量,利用支持向量机(SVM)对爆破和岩石破裂微震信号进行了训练和分类,结果表明:两类事件在0～125 Hz的能量分布差异最大,且以0～125 Hz的能量百分比10％作为分界值时的准确率达到87.5％;SVM的分类正确率为94％,取得了理想的分类效果.
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