[发明专利]一种利用子空间学习优化的微震信号重构方法和系统

权利要求书

1.一种利用子空间学习优化的微震信号重构方法，其特征在于，包括：

步骤101获取按时间顺序采集的信号序列S

步骤102求取循环矩阵C，具体为：所述循环矩阵C的第i行第j列元素其中，为所述信号序列S的第|i+j|_N个元素；|i+j|_N表示对i+j以N为模下取整；i为行序号，取值范围为i＝1,2,…,N；j为列序号，取值范围为j＝1,2,…,N；N为所述信号序列S的长度；

步骤103生成子空间学习优化矩阵A，具体为：所述子空间学习优化矩阵A的计算公式为其中，μ_m为所述循环矩阵C的第m个左特征矢量；v_m为所述循环矩阵C的第m个右特征矢量；λ_m为所述循环矩阵C的第m个特征值；N_A为子空间秩，所述子空间秩N_A的值为所述循环矩阵C的特征值大于ε₀的个数；ε₀为子空间阈值，所述子空间阈值ε₀的计算公式为h为所述信号序列S的均值；σ为所述信号序列S的均方差；

步骤104求取重构矩阵W，具体为：所述重构矩阵W的计算公式为其中，a_n为所述子空间学习优化矩阵A的第n行元素；τ为重构因子，所述重构因子τ的计算公式为||_F为Frobenius模；

步骤105求取重构后的信号序列S_new，具体为：所述重构后的信号序列S_new的计算公式为S_new＝S-[S^TS+A]S。

2.一种利用子空间学习优化的微震信号重构系统，其特征在于，包括：

模块201获取按时间顺序采集的信号序列S

模块202求取循环矩阵C，具体为：所述循环矩阵C的第i行第j列元素其中，为所述信号序列S的第|i+j|_N个元素；|i+j|_N表示对i+j以N为模下取整；i为行序号，取值范围为i＝1,2,…,N；j为列序号，取值范围为j＝1,2,…,N；N为所述信号序列S的长度；

模块203生成子空间学习优化矩阵A，具体为：所述子空间学习优化矩阵A的计算公式为其中，μ_m为所述循环矩阵C的第m个左特征矢量；v_m为所述循环矩阵C的第m个右特征矢量；λ_m为所述循环矩阵C的第m个特征值；N_A为子空间秩，所述子空间秩N_A的值为所述循环矩阵C的特征值大于ε₀的个数；ε₀为子空间阈值，所述子空间阈值ε₀的计算公式为h为所述信号序列S的均值；σ为所述信号序列S的均方差；

模块204求取重构矩阵W，具体为：所述重构矩阵W的计算公式为其中，a_n为所述子空间学习优化矩阵A的第n行元素；τ为重构因子，所述重构因子τ的计算公式为||_F为Frobenius模；

模块205求取重构后的信号序列S_new，具体为：所述重构后的信号序列S_new的计算公式为S_new＝S-[S^TS+A]S。