微地震自适应独立分量分析弱信号提取方法

摘要

本发明公开了一种微地震自适应独立分量分析弱信号提取方法，包括以下步骤：对每道微地震记录进行预处理，然后进行特征值分析确定独立分量的个数；采用基于峰度的ICA算法对观测信号进行分离得到源信号初始估计值；对每个独立分量的估计值利用改进的自适应预测方法进行滤波，得到各独立分量的自适应预测滤波结果；计算过程中，对一个循环迭代误差和权系数，利用曲线拟合的方法进行拟合，再将拟合结果再代入原来的公式中进行下一个循环的计算；最后对各独立分量的自适应预测滤波结果进行加权融合，得到最佳预测结果。本发明，既减小了误差的剧烈震荡，又能使算法结果向着稳定的期望方向进行，可以有效地提取出微地震记录中的弱信号，并改善其信噪比。

主权项

微地震自适应独立分量分析弱信号提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤10：针对微地震事件信号特点，对每道微地震记录，进行随机噪音剔除处理，然后进行白化和正交处理，去除其相关性；步骤20：采用特征值分析方法确定独立分量的个数；步骤30、采用基于峰度的ICA算法对观测信号进行分离，得到源信号的初始估计值，即独立分量；步骤40：利用改进自适应预测方法对每个独立分量的初始估计值进行滤波，得到各独立分量的自适应预测滤波结果，对各独立分量的自适应预测滤波结果进行加权融合，得到最佳预测结果；步骤20包括以下步骤：步骤21：利用多个滑动时窗将相应的微地震记录组成混合矩阵，求得该混合矩阵的协方差矩阵，并计算特征值和特征向量；步骤22：把特征值相近的特征向量进行合并，再通过矩阵分析方法，把奇异矩阵转化为非奇异矩阵，把非奇异矩阵的维数作为独立分量的个数；步骤40中：自适应预测过程中，加入约束条件，使迭代过程向着期望的方向进行，同时，利用拟合残差对加权系数进行归一化；对归一化的加权系数再进行调节；对一个循环的迭代误差和加权系数，利用曲线拟合的方法进行拟合，再将拟合结果再代入原来的公式中进行下一个循环的计算。