基于VMD的TFPF微震数据随机噪声去除方法应用研究

由于金属矿山复杂的环境条件,微震监测方法所采集的微震数据中含有大量的随机噪声,导致有效信号到时拾取准确性的降低,将严重响应微震源定位的准确性。因此,本文提出了一种基于变分模态分解(VMD)的时频峰值滤波(TFPF)方法,进行微震数据随机噪声去除的应用研究。该方法将微震数据利用VMD分解成若干个主频和带宽不同的信号分量,对不同的信号分量选取对应窗长进行TFPF随机噪声去除处理,再进行信号重构,以达到压制随机噪声的目的。通过理论和实际数据的测试,验证了VMD-TFPF方法去除随机噪声的有效性与优越性。随机噪声的有效去除,对提高微震数据处理的精度具有重要意义。