【摘 要】
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针对公共安全领域中地下监测的盲区，对地下震动信号探测和识别关键技术开展研究。首先研究和开发了高精度震动信号采集系统，并相应提出一种自适应增益算法，使仪器的动态范围达到
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针对公共安全领域中地下监测的盲区，对地下震动信号探测和识别关键技术开展研究。首先研究和开发了高精度震动信号采集系统，并相应提出一种自适应增益算法，使仪器的动态范围达到130dB以上。针对干扰背景下震动信号提取，提出基于经验模态分解(empirical mode decomposition，EMD)和互信息熵的自适应提取算法，该方法可以有效地去除噪声信号，信噪比均提升了10dB以上，为监测地下微弱信号及其变化提供重要手段；其次，采用时域、频域和时-频域特征分析方法，构建出均值、峭度、偏度、AR功率谱、双谱等特征向量，为模型识别提供了关键性参数；然后，建立了基于统计学习理论的贝叶斯网络和最小二乘支持向量机的识别、分类模型，最后论文对识别信号的有效性进行研究，提出震动信号识别的模糊综合评判方法。
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