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公开(公告)号：CN107992802B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN201711107747.7
申请日：2017-11-10
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于NMF的微震弱信号识别方法，首先采用S变换对微震信号进行时频分析，然后对时频谱在频率方向上进行重排。采用非负矩阵分解（NMF）对重排的时频矩阵分解得到频域基向量和时域位置向量，从中提取尖锐度、导数平方和、信息熵以及稀疏度等特征参量，构造微震信号的特征空间，最后采用最小二乘支持向量机（LSSVM）对其分类。该方法增强了低频弱信号，也提高了时频分辨率，具有很好的时域和频域局部化能力。
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公开(公告)号：CN108010276A
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201711148533.4
申请日：2017-11-17
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于伪GPS的滑坡监测预警设备及预警方法，该设备包括滑坡监测参考站、滑坡监测站和伪GPS站，滑坡监测参考站设在稳定且质地均匀的山顶处，伪GPS站、滑坡监测站均设在有滑坡嫌疑的坡体上；并且伪GPS站不在同一平面内设置，构成一个三维空间；滑坡监测参考站、滑坡监测站和伪GPS站，两两之间采用ZigBee技术进行通信。利用该设备进行滑坡预警，采用GPS仿卫星进行近距离传递信息，使该设备具有实时通信功能，通信实时有效；该设备信息传输处于同一空间中，信息传输几乎不受外界干扰，使该设备的信息传输正确率高。
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公开(公告)号：CN107784795A
公开(公告)日：2018-03-09
申请号：CN201711218086.5
申请日：2017-11-28
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G08B21/10
CPC classification number: G08B21/10
Abstract: 本发明公开了一种微震信号智能监测识别设备及识别方法，包括依次连接的微震信号采集部分、微震信号处理部分和微震信号预警部分，微震信号采集部分用于信号的采集，微震信号处理部分用于微震信号的处理，微震信号预警部分根据微震信号处理部分处理后的信号进行识别，对信号进行预警；该设备属于全自动智能微震监测识别分类设备，与传统的人工识别相比，本设备分类结果更可靠，实时性更高、节省人力物力。该设备针对岩石破裂信号和爆破信号进行识别，与传统的监测所有微震信号相比，能更好的应用于实际工程中。
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公开(公告)号：CN107992802A
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201711107747.7
申请日：2017-11-10
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于NMF的微震弱信号识别方法，首先采用S变换对微震信号进行时频分析，然后对时频谱在频率方向上进行重排。采用非负矩阵分解（NMF）对重排的时频矩阵分解得到频域基向量和时域位置向量，从中提取尖锐度、导数平方和、信息熵以及稀疏度等特征参量，构造微震信号的特征空间，最后采用最小二乘支持向量机（LSSVM）对其分类。该方法增强了低频弱信号，也提高了时频分辨率，具有很好的时域和频域局部化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107944469B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN201711067988.3
申请日：2017-11-03
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于重排ST的低信噪比微震事件辨别方法，首先对微震数据进行S变化，得到信号的时频谱；由Parserval定理以及Fourier变换性质中关于尺度变换和平移的规则，对时频谱进行偏微分运算得到信号的瞬时频率，然后将谱图在任何点处计算的值转换到其能量分布的重心处，得到信号的时频谱在频率方向上的重排时频矩阵，最后构造多分类SVM，实现对微震信号、爆破信号以及机械噪声的分类；解决了现有技术对低信噪比的微震信号识别率低、分类粗略及分类准确率低的问题，使得低信噪比微震信号时频分辨率得到明显提高、分类精确以及实现对多种微弱信号的分类，能够很好的应用到矿井安全生产和煤矿盗采监测技术中。
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公开(公告)号：CN108038442B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN201711296593.0
申请日：2017-12-08
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于数据挖掘的微震信号识别的识别方法，首先采用时空异常检测分离出噪声信号和微震信号，然后采用数据挖掘提取微震信号的特征信息，最后采用时空预测与分类模型对微震信号做出识别；采用时空异常检测分离出噪声信号和微震信号，运算简单，快速；采用数据挖掘提取微震信号的特征信息，由于采集的数据只是时间序列，通过数据挖掘找出序列隐含的信息，为分类预测提供更多的信息，使分类正确率大大提高；本算法经时空异常检测分离信号，大大减少计算工作量，大大提高算法的实时性。
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公开(公告)号：CN108038442A
公开(公告)日：2018-05-15
申请号：CN201711296593.0
申请日：2017-12-08
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于数据挖掘的微震信号识别的识别方法，首先采用时空异常检测分离出噪声信号和微震信号，然后采用数据挖掘提取微震信号的特征信息，最后采用时空预测与分类模型对微震信号做出识别；采用时空异常检测分离出噪声信号和微震信号，运算简单，快速；采用数据挖掘提取微震信号的特征信息，由于采集的数据只是时间序列，通过数据挖掘找出序列隐含的信息，为分类预测提供更多的信息，使分类正确率大大提高；本算法经时空异常检测分离信号，大大减少计算工作量，大大提高算法的实时性。
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公开(公告)号：CN107944469A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711067988.3
申请日：2017-11-03
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: G06K9/6269 , G06K9/00536
Abstract: 本发明公开了一种基于重排ST的低信噪比微震事件辨别方法，首先对微震数据进行S变化，得到信号的时频谱；由Parserval定理以及Fourier变换性质中关于尺度变换和平移的规则，对时频谱进行偏微分运算得到信号的瞬时频率，然后将谱图在任何点处计算的值转换到其能量分布的重心处，得到信号的时频谱在频率方向上的重排时频矩阵，最后构造多分类SVM，实现对微震信号、爆破信号以及机械噪声的分类；解决了现有技术对低信噪比的微震信号识别率低、分类粗略及分类准确率低的问题，使得低信噪比微震信号时频分辨率得到明显提高、分类精确以及实现对多种微弱信号的分类，能够很好的应用到矿井安全生产和煤矿盗采监测技术中。
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公开(公告)号：CN207502731U
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201721542715.5
申请日：2017-11-17
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本实用新型公开了一种基于伪GPS的滑坡监测预警设备，该设备包括滑坡监测参考站、滑坡监测站和伪GPS站，滑坡监测参考站设在稳定且质地均匀的山顶处，伪GPS站、滑坡监测站均设在有滑坡嫌疑的坡体上；并且伪GPS站不在同一平面内设置，构成一个三维空间；滑坡监测参考站、滑坡监测站和伪GPS站，两两之间采用ZigBee技术进行通信。利用该设备进行滑坡预警，采用GPS仿卫星进行近距离传递信息，使该设备具有实时通信功能，通信实时有效；该设备信息传输处于同一空间中，信息传输几乎不受外界干扰，使该设备的信息传输正确率高。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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