[发明专利]一种基于数据挖掘的微震信号的识别方法有效

专利信息
申请号: 201711296593.0 申请日: 2017-12-08
公开(公告)号: CN108038442B 公开(公告)日: 2021-10-08
发明(设计)人: 张法全;王海飞;毛学港;王国富;叶金才;王小红;贾小波;王晶晶 申请(专利权)人: 桂林电子科技大学
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00
代理公司: 桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司 45112 代理人: 周雯
地址: 541004 广*** 国省代码: 广西;45
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摘要: 发明公开了一种基于数据挖掘的微震信号识别的识别方法,首先采用时空异常检测分离出噪声信号和微震信号,然后采用数据挖掘提取微震信号的特征信息,最后采用时空预测与分类模型对微震信号做出识别;采用时空异常检测分离出噪声信号和微震信号,运算简单,快速;采用数据挖掘提取微震信号的特征信息,由于采集的数据只是时间序列,通过数据挖掘找出序列隐含的信息,为分类预测提供更多的信息,使分类正确率大大提高;本算法经时空异常检测分离信号,大大减少计算工作量,大大提高算法的实时性。
搜索关键词: 一种 基于 数据 挖掘 信号 识别 方法
【主权项】:
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)判断D(i)>a,若满足条件,则执行步骤4);若不满足,则判断D(i+1);4)对x(i+1)进行数据挖掘提取信号特征:5)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: SD i = 1 N Σ i = 1 N | | x 2 ( i ) - x ‾ i | | 2 - - - ( 1 ) ]]>上述公式(2)中N表示序列中每个元素的长度;为xi的均值,即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: b < S D ( i ) < c d < C o v ( i ) < e f < d ( i ) < j ]]>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。
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