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司基于爆破振动多元特征信息比对的电子雷本发明公开了基于爆破振动多元特征信息型的孔网参数和装药结构条件下的爆破振动信2步骤一：从数码电子雷管手持机中导出数码电子雷管爆破振动信号的原始爆源信息，步骤二：基于爆破振动基础数据库，采集多个爆破现步骤四：将实际爆破振动的多元特征与爆破振动信2.根据权利要求1所述的基于爆破振动多元特征信息比对的电子雷管盲炮识别方法，3.根据权利要求2所述的基于爆破振动多元特征信息比对的电子雷管盲炮识别方法，4.根据权利要求1所述的基于爆破振动多元特征信息比对的电子雷管盲炮识别方法，3[0003]在数码电子雷管使用过程中存在因盲炮引起的安全事故[0004]如申请号为CN201310296680.1的专利申请公开了一种爆破工程中的盲炮识别方4[0019]本发明通过构建爆破振动波形时程曲线预测模型从采集的原始爆源信息中提取5[0038]本实施例中，采用基于极值域均值模式分解EMMD(ExtremumFieldMeanmodedecomposition)和AR(autoregressive)奇异值熵的特征提取方法来提取爆破振动信号特够有效地应用于非线性和非平稳故障信号的特征6[0041]2、通过计算信号各极值点处的局部均值和拟合局部均值曲线，求取第i个IMF分j＝1；(t)是均值为零、方差为η2的白噪声序列。根据自回归参数模型AR(n)的性质，可以选择q(k⃞1,2,…,n)和η2作为特征向量来表征ci的特性指标。将从N个IMF分量中提取出的初始特征向量组成初始特征向量矩阵C[0053]C＝[C1C2…CN]T对C进行奇异值分解，得到初始特征向量矩阵C的奇异值σ1，Np1+p2+…pN7[0064](1)从数码电子雷管手持机中自动导出炮孔数量、单孔药量、各炮孔雷管延期时[0071](8)将提取到的上述特征值与爆破振动波形时程曲线预测模型和爆破振动信号大[0073]其中，爆破振动波形时程曲线预测模型的主要基于提升小波基函数构造方法实8e[0084]提升小波变换的重构过程是分解过程的逆过程。由图3可知，信号重构由恢复更[0088]用提升算法处理信号与Mallat算法只需要滤波器系数就可以实现信号的分解重[0091]每一个采样序列sj,k(k)都与一个尺度函数p,x(x)相对应，任意给定一δ序列使与由s0,0=δ0,0插值生成的之间满9i=30次迭代后生成的尺度函数p(x)波形见图3。于包括爆破振动信号在内的非平稳信号分析问题。该小波系数按正整数N具有不同的序列[0129]图5为场地实验中采用单孔单段起爆方式采集到的爆破振动时程曲线。由功率谱盲炮识别时分析了0～256Hz范围内的功

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