利用小波包变换识别地震和爆破的中期报告本篇中期报告利用小波包变换对地震和爆破信号进行了分析，并提出了数据处理和模型构建的计划。一、数据获取选用了云南省丽江市宁蒗彝族自治县北部一个矿区的地震和爆破信号作为研究对象，获取了相应的数据。二、数据预处理对数据进行了预处理，包括去除噪声、截取有效信号等步骤。为了保证数据的可靠性和准确性，针对地震信号进行了倾斜校正和去除地球自转效应的处理，同时对爆破信号进行了滤波去噪处理。最终得到了两组干净的数据。三、小波包分析采用小波包分析法对数据进行了分析，比较了不同小波基函数的性能，并确定了最优小波基函数。通过小波包变换将信号分解成不同尺度和频率的子信号，采用小波重构的方法对信号进行重构。四、特征提取在小波包分析的基础上，对信号进行特征提取。针对地震信号特征在于波形的复杂性，主要提取了振幅、能量、频率、脉冲宽度、峰值等特征。针对爆破信号特征在于波形的尖锐性，主要提取了波速、衰减、振幅等特征。五、模型构建基于特征提取结果，构建了地震和爆破信号的判别模型。采用机器学习算法，包括支持向量机、神经网络和随机森林等模型进行了试验比较，最终选择了支持向量机作为最优模型。六、下一步计划下一步工作将继续对支持向量机模型进行优化，深入探究特征与模型的关系，提升模型的预测准确性。同时研究合适的数据融合方法，提高模型的稳定性和可靠性，为地震和爆破信号的识别和监测提供更准确的方法和手段。