基于虚拟仪器技术实现震源信号特征提取和自动识别

张红^1,2，吴建星^1,2

1. 武汉科技大学资源与环境工程学院2. 冶金矿产资源高效利用与造块湖北省重点实验室

摘 要：为了提高矿山微震监测系统中爆破震动信号和岩体破裂信号的辨识度,减少人工识别的工作量,以某金属矿山微震监测系统定时爆破和人工识别方法建立的爆破震动信号和岩体破裂信号数据为分析对象,基于虚拟仪器LaBVIEW平台提供的高级信号处理工具包和支持向量机工具包,对两类信号进行三层小波包分解,提取小波包分解得到的最后一层各节点熵作为特征值组成特征向量,输入支持向量机分类区,对岩体破裂信号和爆破信号进行分类。实验结果表明,基于小波包节点熵的特征向量,结合支持向量机,能够很好的识别区分岩体破裂信号和爆破信号。

关键词：微震信号;LaBVIEW;支持向量机;特征提取;