地下矿山微震监测信号分析研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 时频分析研究 | 第10-11页 |
| 1.2.2 模式识别研究 | 第11-13页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第13页 |
| 1.4 本文的创新点 | 第13-14页 |
| 第2章 微震信号的综合分析 | 第14-28页 |
| 2.1 时频分析方法 | 第14-17页 |
| 2.1.1 傅里叶变换 | 第14-15页 |
| 2.1.2 小波包分析(WPD) | 第15-16页 |
| 2.1.3 经验模态分解(EMD) | 第16-17页 |
| 2.2 地下矿山微震信号震源分类 | 第17-18页 |
| 2.3 爆破震动信号波形特征分析 | 第18-20页 |
| 2.4 岩体破裂信号波形特征分析 | 第20-23页 |
| 2.4.1 小能量岩体破裂信号 | 第20-22页 |
| 2.4.2 大能量矿柱破裂信号 | 第22-23页 |
| 2.5 干扰信号波形特征分析 | 第23-27页 |
| 2.5.1 电干扰信号 | 第23-25页 |
| 2.5.2 机械干扰信号 | 第25-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 微震信号特征提取及分类方法 | 第28-42页 |
| 3.1 奇异值分解(SVD) | 第28-29页 |
| 3.2 线性判别分析 | 第29-31页 |
| 3.3 微震信号特征提取及线性分类方法 | 第31-32页 |
| 3.4 特征提取实例分析 | 第32-35页 |
| 3.5 微震信号判别模型 | 第35-40页 |
| 3.5.1 WPD-SVD特征提取方法识别效果 | 第35-36页 |
| 3.5.2 EMD-SVD特征提取方法识别效果 | 第36-37页 |
| 3.5.3 判别模型的建立 | 第37页 |
| 3.5.4 判别模型精度验证 | 第37-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 微震事件自动分类软件设计 | 第42-49页 |
| 4.1 微震信号读取 | 第43-44页 |
| 4.2 微震信号特征提取 | 第44-45页 |
| 4.3 微震信号识别 | 第45-47页 |
| 4.4 波形参数计算 | 第47页 |
| 4.5 实例验证 | 第47-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 结论与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 结论 | 第49-50页 |
| 5.2 展望 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第57页 |
