基于RST-NMF模型的微震信号时频分析和识别
摘要:针对微震信号难以精确识别的问题,提出一种基于RST-NMF微震信号时频分析和分类方法。首先对微震信号进行S变换得到时频矩阵,然后在频率方向上进行重排,再借助非负矩阵分解技术得到时、频域的分解向量,从中提取宏观、微观统计量构造信号的特征空间,最后采用SVM进行分类。在三道沟井田的试验结果表明,RST时频分析方法对频域分散的能量团有很好的聚集性,时频矩阵经NMF分解最大程度上获取微震信号的局部特征和内在联系,提取分解向量的宏观和微观统计量保证了信号特征空间的完备性,有效地避免了分类时过拟合的发生,分类准确率达到了94%。
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