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摘要
单分量传感器依然是目前矿山中应用最广泛的传感器。针对矿山每天采集到的大量信号,提出了一种针对单分量微地震信号的P波S波到时拾取算法。长短时窗均值比法(STA/LTA)可以用来检测信号的变化趋势,结合改进的特征函数对信号的几何特征予以加强,进而可以提高震相识别的精度。随着长短时窗的滑动,信号的变化趋势表现在走势图上,再利用震相到时判别阈值可以初步定位到P波S波的到时区间。初步确定到时区间后,分别在P波S波的到时区间内应用AR-AIC准则,可以计算出信号发生突变的位置,这两个点即对应着P波S波的到时。结合时差阈值判别和时频图谱,对拾取的结果再次做检验。经过两次判别,有效地提高了该算法的拾取精度。通过对1000多条单分量微地震信号进行验证,自动拾取能拾取到71%的P波到时和79%的S波到时,相同条件下,自动拾取的结果不低于手动拾取的精度,满足矿山应用的要求。
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