【摘 要】
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为减少人工识别矿山微震事件的工作量,提出了基于小波包分解（WPD）和奇异值分解（SVD）提取微震信号特征的方法。首先对爆破震动、岩体破裂、机械干扰和电干扰等4种信号进行4层小波
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为减少人工识别矿山微震事件的工作量,提出了基于小波包分解（WPD）和奇异值分解（SVD）提取微震信号特征的方法。首先对爆破震动、岩体破裂、机械干扰和电干扰等4种信号进行4层小波包分解,再利用奇异值分解计算第4层节点上小波包系数构成矩阵得到奇异值。以奇异值为特征值,建立16维特征向量,利用支持向量机（SVM）对400组矿山现场微震信号进行了训练和分类。研究结果表明：与爆破震动、岩体破裂和电干扰信号相比,机械干扰信号的奇异值的差异性最大;SVM的分类正确率达到94.5%,取得了理想的分类效果。
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