[发明专利]一种微震信号的特征提取方法

权利要求书

1.一种微震信号的特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)获取待特征提取的微震信号，对微震信号进行去趋势项处理，得到去趋势项后的微震信号；

2)计算去趋势项后的微震信号的功率谱，找出功率谱中的局部极大值点；局部极大值点的确定过程为：需要分割的频段数为N个，找出功率谱中所有的局部极大值从大到小排列，保留前N个局部极大值对应的频段分割点为局部极大值点；

3)将局部极大值点左右相邻的极小值点作为预分割频点，计算属于不同的局部极大值点的相邻预分割频点之间的频率差值；

4)判断频率差值的大小，若某两相邻预分割频点之间的频率差值小于等于分割阈值，则根据这两个相邻预分割频点确定最终的分割频点，若某两相邻预分割频点之间的频率差值大于分割阈值，则这两个相邻预分割频点即为最终的分割频点；

5)按照最终的分割频点对功率谱进行频段的划分，进而提取特征值。

2.根据权利要求1所述的微震信号的特征提取方法，其特征在于，所述步骤2)中，计算的功率谱为最大熵功率谱。

3.根据权利要求1所述的微震信号的特征提取方法，其特征在于，所述步骤4)中，若某两相邻预分割频点之间的频率差值小于等于分割阈值，则这两个相邻预分割频点的频率平均值对应的频点为最终的分割频点。

4.根据权利要求1所述的微震信号的特征提取方法，其特征在于，所述步骤5)中，提取各频段的特征值的步骤包括：

构建各频段内的小波函数和尺度函数，利用傅里叶反变换得到各频段分量的时域表示；

根据各频段分量的时域表示构造矩阵；

对矩阵进行SVD分解，进而提取特征值。

5.根据权利要求4所述的微震信号的特征提取方法，其特征在于，得到各频段分量的时域表示后，还包括利用相关性计算对时域表示的频段进行筛选的步骤：计算各频段分量的时域表示与去趋势项后的微震信号的相关系数，若相关系数小于相关系数阈值，则剔除该频段分量的时域表示。

6.根据权利要求4所述的微震信号的特征提取方法，其特征在于，所构造的矩阵包括每个频段分量对应的Hankel矩阵，对每个Hankel矩阵进行SVD分解，得到的每个Hankel矩阵的最大奇异值即为对应频段分量的特征值。

7.根据权利要求1所述的微震信号的特征提取方法，其特征在于，步骤1)中利用最小二乘法进行去趋势项处理，趋势项为：

其中，D_t为趋势项；f_s为微震信号的采样率；t为采样点序号时刻；a_i为待定系数，i＝0,1,2,…,K；K为趋势项的阶数。

8.根据权利要求2所述的微震信号的特征提取方法，其特征在于，最大熵功率谱的计算过程为：

其中，S(ω)为最大熵功率；ω为频率；为第m阶的预报误差方差估计；为第m阶第j次的自回归系数；f_s为微震信号的采样率；为虚数符号。

9.根据权利要求8所述的微震信号的特征提取方法，其特征在于，通过Burg递推算法计算预报误差方差估计和自回归系数。

10.根据权利要求5所述的微震信号的特征提取方法，其特征在于，相关系数的计算过程为：

其中：co(k)为第k个频段分量的相关系数；x'(t)为去趋势项后的微震信号，为x'(t)的平均值；x_k(t)为第k个频段分量的时域表示；为各频段分量的时域表示的平均值；k＝0,2,…,N-1；N为频段分量的数量；t为采样点序号；M为微震信号的采样点数量。