基于RST-NMF模型的微震信號時頻分析和識別
摘要：針對微震信號難以精確識別的問題,提出一種基于RST-NMF微震信號時頻分析和分類方法。首先對微震信號進行S變換得到時頻矩陣,然后在頻率方向上進行重排,再借助非負矩陣分解技術得到時、頻域的分解向量,從中提取宏觀、微觀統計量構造信號的特征空間,最后采用SVM進行分類。在三道溝井田的試驗結果表明,RST時頻分析方法對頻域分散的能量團有很好的聚集性,時頻矩陣經NMF分解最大程度上獲取微震信號的局部特征和內在聯系,提取分解向量的宏觀和微觀統計量保證了信號特征空間的完備性,有效地避免了分類時過擬合的發生,分類準確率達到了94%。
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