基于阿尔山火山地震观测站典型的天然地震与爆破波形记录特征，针对天然地震波形与爆破波形易混淆的问题，在分析天然地震和人工爆破信号的时域、频域特征的基础上，采用希尔伯特变换方法，对原始的波形信号进行EMD分解，提取最大幅值对应的周期、倒谱平均值、自相关函数的最大值进行特征分析，并基于SVM交叉验证方法进行识别验证。结果表明，由第2、3个IMF分量提取的特征值识别率较好，达到80%以上。
Based on the typical waveform characteristics of natural earthquake and explosion recorded by Arshan Volcano Observatory, this study aims to address the problem of easily confusing natural earthquake and explosion waveforms. The time and frequency domain characteristics of natural earthquake and artificial explosion signals were analyzed, and the Hilbert Transform (HHT) method was used to perform empirical model decomposition (EMD) on the original waveform signal. Features such as a period, cepstrum average value, and maximum value of an autocorrelation function corresponding to the maximum amplitude were extracted for analysis, and identification verification was carried out based on an SVM cross validation method.This provides an effective basis for the Alshan Volcanic Seismic Observatory to identify natural earthquakes and artificial explosions.
2023,44（1）: 36-43 收稿日期：2022-09-09
DOI：10.3969/j.issn.1003-3246.2023.01.005
基金项目：内蒙古自治区地震局局长基金（项目编号：2021JC14）
作者简介：席文雅(1994-),女,本科,工程师,主要从事地震监测及预报工作。E-mail:1044149615@qq.com
*通讯作者：包宝小(1990-),女,硕士,工程师,主要从事地震监测及预报工作。E-mail:1637072207@qq.com
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