陈柯朴

中国水利水电第七工程局有限公司 四川 成都 610059

0 引言

对于深埋隧洞的微震监测，由于多洞段不间断施工，采集的数据往往包含微震信号、爆破信号、机械噪声等不同种类的波形信号，并且常常相互叠加在一起，这使得识别和分析岩爆产生的微震信号较为困难。因此，对监测数据进行滤波是提取有用信号并获得其相关特征的首要任务。

传统的滤波方法包括中值滤波、低通滤波、带通滤波以及基于傅立叶变换的频率域滤波[1-4]等等，然而这些方法都存在其固有的缺陷。如中值滤波不能进行噪声检测和局部滤波；低通滤波与带通滤波只是粗略地保留了特定频段的波形数据，在信号与噪声重叠的情况下往往使得噪声滤除不彻底且容易丢失部分真实数据；傅立叶变换作为一种全局变换，不能反映微震信号瞬时频率随时间的变换情况。小波变化将时域与频域相结合，能够同时分析时域和频域的局部特征，十分适用于非平稳信号的处理。

常用的小波去噪方法有模极大值法、相关性分析法以及阈值去噪法。前两种方法计算速度慢，同时受制于分解尺度及噪声方差的预估计，不适用于数据量大且噪声复杂程度高的深埋隧洞微震信息的快速分析。小波阈值去噪方法由Donobo[5]于1994年提出，作为一种非线性滤噪方法，可在最小均方误差意义下达到近似最优，并且该方法具有原理简单，计算量小且易于实现的特点。因此，本文采用小波阈值去噪算法对微震监测数据进行滤波处理。……