地震波形的希尔伯特黄变换特征提取与隐马尔科夫模型识别研究

Research on Seismic Waveform HHT Feature Extraction and HMM Recognition

研究了天然地震和人工爆破波形的特征提取、模型建立和震源类型识别。首先对震动信号波形进行经验模态分解,将分解的信号进行希尔伯特黄变换(HHT),并提取前三个本征模函数(IMF)分量的线性预测倒谱系数(LPCC)特征参数。然后利用隐马尔科夫模型(HMM)建立天然地震和人工爆破的识别模型。最后将已知震源类型的震动信号提取特征通过建立的模型,判断识别是否正确。通过对前三个IMF分量建立的模型分析得知:相同维数,利用第一个IMF分量特征识别震源类型的识别率最高。前三个IMF分量的组合识别率比第一个IMF分量要高。