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基于匹配追踪算法的立井爆破信号时频特征提取
基于匹配追踪算法的立井爆破信号时频特征提取
摘要：立井爆破信号是一类包含丰富信息的非平稳信号，其时频特性对于爆破效果的评估具有重要意义。本文提出了一种基于匹配追踪算法的立井爆破信号时频特征提取方法。该方法首先通过小波分解将爆破信号进行时频变换，然后利用匹配追踪算法将能量聚集程度高的信号特征进行提取。实验证明,该方法能够有效地提取出立井爆破信号的时频特征，为爆破效果的评估提供了理论支持。
关键词：匹配追踪算法；立井爆破信号；时频特征提取；小波分解
1.引言
立井爆破是一种常见的地下矿井施工方法，其爆破效果的好坏对于施工质量和工程安全具有重要意义。爆破信号是评估爆破效果的重要依据之一，其时频特征能够反映出爆破过程中能量的分布规律。因此，研究立井爆破信号的时频特征提取方法具有重要的工程应用价值。
2.平稳信号和非平稳信号
信号的平稳性是指在整个时间区间内信号的统计特性不发生改变。平稳信号能够通过傅里叶变换等传统分析方法进行处理，从而提取出其频域特征。然而，真实世界中的信号往往是非平稳的，其统计特性随时间变化。非平稳信号的时频特性无法用传统的方法进行处理，因此需要采用专门的算法进行时频分析。
3.基于小波分解的时频特征提取方法
小波分解是一种基于信号的局部特性进行分析的方法，可以将信号分解成不同频率和时间的小波系数。在本文中，我们使用小波分解将立井爆破信号进行时频变换，得到多尺度的信号分量。
4.匹配追踪算法的原理
匹配追踪算法是一种基于信号的能量聚集程度进行特征提取的方法。其原理是通过滑动窗口对信号进行分析，在每个窗口上计算信号的能量。当信号的能量聚集程度高于一定阈值时，即可视为信号特征，并提取出该信号特征。
5.立井爆破信号时频特征提取实验
为验证所提出的方法的有效性，我们选取了一组立井爆破信号进行实验。首先，将信号进行小波分解得到多尺度的信号分量。然后，对每个尺度的信号分量使用匹配追踪算法进行特征提取。最后，将提取的特征进行可视化展示，并分析其时频特性。
6.结果与讨论
实验结果表明，所提出的方法能够有效地提取出立井爆破信号的时频特征。通过对提取的特征进行分析，我们可以得到爆破信号能量的聚集情况，进而评估爆破效果。与传统的时频分析方法相比，所提出的方法具有更高的灵敏度和准确性。
7.结论
本文提出了一种基于匹配追踪算法的立井爆破信号时频特征提取方法。通过小波分解和匹配追踪算法，能够有效地提取出立井爆破信号的时频特征，为爆破效果的评估提供了理论支持。未来的研究可以进一步优化算法的性能，并探索其他信号处理方法的应用。
参考文献：
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