EEMD分析：爆破震动波传播规律与主震数据研究

"基于EEMD的爆破震动波传播规律分析" 本文主要探讨了如何通过改进的数据处理方法来提高爆破震动波传播规律分析的精确度。爆破震动是矿山开采过程中常见的一种现象，它产生的震动波在地壳中传播，可能对周围环境和结构产生影响。然而，原始的爆破震动数据往往受到噪声和干扰事件的影响，导致通过这些数据得出的传播规律公式精度较低。 文章中提到了一种名为Ensemble Empirical Mode Decomposition（EEMD）的信号处理技术。EEMD是一种自适应的时间序列分析方法，它能够将复杂的非线性、非平稳信号分解为一系列本征模态函数（IMF），从而分离出信号中的不同成分。在这个研究中，EEMD被用来从原始的爆破震动数据中提取出主震数据，即最主要的震动成分，以减少噪声和干扰事件的影响。 研究人员对某矿的实测爆破震动数据进行了EEMD分解，并分别基于原始数据和主震数据进行线性回归分析，以获取传播规律公式。线性回归是一种统计学方法，用于研究两个或多个变量之间的关系，并建立它们之间的数学模型。通过对两种情况下获得的公式进行比较和验证，结果显示，基于主震数据的传播规律公式具有更高的相关系数R，这意味着主震数据更能反映真实的传播特性，且受到噪声和干扰的影响较小。 相关系数R是衡量数据线性相关程度的指标，R值越大，表示数据之间的线性相关性越强。在短距离传播的情况下，主震数据的传播规律公式预测的准确性更高，这为爆破震动的影响评估和防护提供了更可靠的基础。 关键词包括爆破震动、规律公式、EEMD、主震数据和相关系数，这些关键词涵盖了文章的主要研究内容和技术手段。文章的中图分类号TD235.1表明其属于矿业工程领域，文献标志码A则表示这是一篇学术论文，具有较高的科研价值。 总结来说，这篇2015年的论文揭示了如何利用EEMD方法改善爆破震动波传播规律的分析，通过提取主震数据，可以得到更准确的传播模型，对于矿山安全管理和环境保护具有重要的理论与实践意义。