典型文献
基于改进HHT的矿山微震信号多尺度特征提取及分类研究
文献摘要：
针对矿山微震与爆破信号难以识别问题,提出基于改进Hilbert-Huang变换(HHT)的矿山微震信号识别方法.该方法引入互补集合经验模态分解(CEEMD)对HHT改进,信号被自适应分解后,计算IMF分量的偏度、峭度、Hilbert边际谱能量、Lempel-Ziv复杂度以及重构信号的分形盒维数,运用拉普拉斯得分(LS)对5种时频域特征参数降维,最后通过遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)模型,实现微震信号的分类识别.经400组微震和爆破信号的实例分析验证,两类信号的5种特征参数均有较大差异,改进HHT法识别效果优于传统经验模态分解法(EMD)和局部均值分解法(LMD),且基于改进HHT和GA-SVM分类模型准确率达到95％,证实了此识别方法的准确性.
文献关键词：
微震信号;爆破信号;信号识别;模式识别;互补集合经验模态分解;Hilbert-Huang变换;拉普拉斯得分
中图分类号：
作者姓名：
王英乐;左宇军;陈斌;林健云;郑禄璟;万入祯
作者机构：
贵州大学 矿业学院,贵州 贵阳550025
文献出处：
引用格式：
[1]王英乐;左宇军;陈斌;林健云;郑禄璟;万入祯-.基于改进HHT的矿山微震信号多尺度特征提取及分类研究)[J].矿冶工程,2022(06):7-12
A类：
B类：
HHT,矿山微震,微震信号,多尺度特征提取,分类研究,爆破信号,Hilbert,Huang,信号识别,互补集合经验模态分解,CEEMD,IMF,偏度,峭度,边际谱,Lempel,Ziv,重构信号,分形,盒维数,拉普拉斯得分,LS,时频域特征,参数降维,GA,分类识别,分析验证,参数均,传统经验,经验模态分解法,局部均值分解法,LMD,分类模型,模型准确率,模式识别
AB值：
0.318162
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