小波降噪提升综放煤岩声压信号识别精度

综放煤岩垮落声压信号小波降噪及识别研究是一项针对煤矿综放开采过程中声压信号处理的关键技术。在实际开采过程中，由于煤岩垮落冲击液压支架后尾梁产生的声压信号与环境噪声混合，这可能导致识别率下降，影响自动化控制和智能化操作的准确性。为了提高识别精度，研究者首先设计实验，收集了真实的煤垮落和顶板岩石垮落冲击声压信号，以及无放煤状态下前后刮板输送机运行时的环境噪声信号。这些噪声被添加到模拟的正弦信号中，形成含有噪声的信号样本。 小波变换在此研究中起到了关键作用。小波变换是一种时间-频率分析工具，它能够捕捉信号在不同尺度和时间上的细节特征。通过选择不同的小波函数，如sym18和db19，以及调整阈值参数，如sqtwolog函数的默认阈值one，可以有效地分离信号和噪声。在比较各种参数组合下的信噪比和均方根误差后，发现db19小波在sqtwolog函数和默认阈值条件下具有最佳的降噪效果。这意味着采用这种方式处理后，信号的有用信息得以保留，而噪声成分显著减少。 降噪后的声压信号经过处理后，识别性能得到提升。研究者利用支持向量机对降噪前后信号进行识别，结果显示降噪后的识别率从初始的60%提高到了70%，这表明小波降噪对于提高煤岩识别的准确性和稳定性至关重要。 总结来说，这项研究通过对综放煤岩垮落声压信号进行小波降噪，优化了信号处理方法，提高了识别精度，对于实现综放开采过程的自动化控制和智能化有着实际的应用价值。同时，它也展示了小波变换在信号处理领域的强大潜力，特别是在噪声抑制和特征提取方面。