[发明专利]一种基于数据挖掘的微震信号的识别方法

权利要求书

1.一种基于数据挖掘的微震信号识别的识别方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

1)使用三轴加速传感器采集微震信号序列x(i)，x(i+1)...；

2)对步骤1)采集到的微震信号进行时空异常检测；

3)对x(i+1)进行数据挖掘提取信号特征：

4)提取微震信号x的标准差，从宏观角度反映一个数据集的波动程度，其定义式如下：

上述公式(2)中N表示序列中每个元素的长度；为x_i的均值，即

5)判断SD(i)＞a，若满足条件，则执行步骤4)；若不满足，则判断SD(i+1)；

6)提取微震信号x的协方差，用来衡量两个样本之间的相关性的大小，从微观角度反映一个数据集中元素之间的相关性，协方差计算如下：

Cov(i，i+1)＝E[x(i)x(i+1)] (2)

7)提取微震信号x的导数，导数能够直观的反映一个数据集的变换趋势；导数为1，说明序列平稳；导数为负，说明序列呈负增长，导数为正，说明序列呈正增长，基向量矩阵导数的定义如下：

d(i)＝x(i+1)-x(i) (3)

8)建立时空分类模型，对微震信号提取出来的标准差、协方差和导数进行识别，具体如下：

s.t b，c，d，e，f，j∈R

所述的b，c，d，e，f，j的取值根据环境的不同，取不同参数值；

9)由步骤8)得出识别结果，算法结束。

2.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘的微震信号识别的识别方法，其特征在于，步骤2)中，所述的时空异常检测，是计算步骤1)采集到的信号序列x(i)和x(i+1)的欧式距离，其计算公式为：

D(i)＝dist(x(i)，x(i+1)) (4)

对x(i)和x(i+1)的相邻序列做同样操作。

3.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘的微震信号识别的识别方法，其特征在于，步骤3中)，所述的a∈R，a的取值根据环境不同，取不同的参数值。