作者：何正祥; 彭平安; 廖智勤微震信号梅尔倒谱系数混合高斯隐马尔科夫识别分类
摘要：为了实现矿山复杂微震信号的自动高效识别与分类,保证后续微震分析的时效性和准确性,运用梅尔倒谱系数法,将原始的4种微震信号(岩体破裂、爆破振动、电磁干扰和钻机凿岩)转化为梅尔标度上的非线性频谱,再转换到倒谱域上,结合其在时域上的差分得到1组24维的特征参数向量,利用这些特征参数向量训练构建各类事件对应的混合高斯隐马尔可夫识别模型,进而实现对微震信号的自动识别分类。研究结果表明:运用基于梅尔倒谱系数的微震信号识别分类方法对矿山实际微震数据进行测试,微震事件的识别分类准确率达到92.46%,具有较高的准确性,为实现微震监测系统的实时性分析提供了技术支持。
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《中国安全生产科学技术》（月刊）创刊于1981年，由中华人民共和国应急管理部主管，中国安全生产科学研究院主办，CN刊号为：11-5335/TB，自创刊以来，颇受业界和广大读者的关注和好评。 《中国安全生产科学技术》办刊宗旨：加强安全生产的基础研究，围绕安全领域重大课题，特别是安全工程理论、事故预防和应急救援、重大危险源辨识、评价等方面的技术，侧重于安全科学技术和理论研究探讨。以科技创新为先导,加大安全科技的推广力度，注重实用性和导向性，面向科研，面向企业，及时推广国内、国外的最新成果，为加快我国的安全生产技术支...
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