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Using AR model and BP neural network to identify microseism signal

机译:使用AR模型和BP神经网络来识别微痉挛信号

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摘要

According to the characteristics of broad frequency and abundant spectral components of mine microseismic signal, we use AR model parameters and BP neural network to propose a method of filtering treatment for the signal and noise with different frequency ranges. We can use this method to separate noise and signal, and decompose different frequency band signals, so we can achieve the goal of filtering. The experimental results suggest that we can effectively remove the noise of microseismic abnormal signal by using AR model parameters and BP neural network, and this method can be used in the microseismic prediction and the pretreatment of microseismic signal.
机译:根据矿山微震信号的宽频率和丰富谱分量的特点,我们使用AR模型参数和BP神经网络来提出一种滤波处理的方法和具有不同频率范围的信号和噪声。我们可以使用这种方法来分离噪声和信号,并分解不同的频带信号,因此我们可以实现过滤的目标。实验结果表明,我们可以通过使用AR模型参数和BP神经网络有效去除微震异常信号的噪声,并且该方法可用于微震预测和微震信号的预处理。

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