[发明专利]一种微地震信号时频域初至检测方法

摘要

本发明提供一种微地震信号时频域初至检测方法，利用ICEEMDAN进行数据处理时，将微地震信号作为初始数据，在分解的每一阶段添加一个特定白噪声，并计算一个唯一残差以得到每个IMF，ICEEMDAN能自适应地将一个复杂信号分解为一系列IMF分量，且IMF分量满足从高频到低频系列分布；将IMF分量作为输入，对噪声主导的模态直接去除，对其他的模态进行DFA去噪，通过间隔硬阈值去除残余噪声；将不同尺度去噪后的结果进行融合重构获得去噪后的地震记录，即为有效信号；通过高精度时频分析检测得到的有效信号的初至信息。本发明与经验模式分解结果相比，模态混叠现象有了较为明显的降低，能够提供原始信号的精确重构，具有更好的收敛性。

主权项

1.一种基于ICEEMDAN与DFA联合的微地震信号时频域初至检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)在利用ICEEMDAN进行数据处理时，将微地震信号作为初始数据，在分解的每一阶段添加一个特定白噪声，并计算一个唯一残差以得到每个IMF，ICEEMDAN能自适应地将一个复杂信号分解为一系列IMF分量，且IMF分量满足从高频到低频系列分布；(2)将(1)处理获得的一系列IMF分量作为输入，对噪声主导的模态直接去除，对其他的模态进行DFA去噪，所述DFA去噪方法具体为：对于一个给定的微地震信号的第i个IMF分量信号IMF_i(t)，计算其累积离差y_i(t)，首先滤去该分量信号的平均值，然后进行序列重构，对y_i(t)分别进行等长分割，以长度k将长度为n的序列分割成m个不重叠的区间，其中m＝[n/k]，m取整数；由于序列长度并不总是增量k的整数倍,因此,序列尾端有时会出现小部分的数据信息未能被利用；为了充分利用数据,对序列颠倒顺序进行同样的操作，共得到m个等长度的区间；然后对每个区间，用最小二乘法分别对每个区间所包含的k个数据进行一阶线性拟合；计算每个区间滤去趋势后的均方差，此处将顺序和逆序分别公式进行计算；对所有等长度区间求均值并开方,计算得到DFA波动函数；(3)将去噪后的数据重构获得联合去噪后的结果：将步骤(2)中不同尺度去噪后的结果进行融合重构获得去噪后的地震记录，即为有效信号；(4)通过高精度时频分析检测步骤(3)得到的有效信号的初至信息。