1. 本选题研究的目的及意义
岩石破裂信号是研究岩石力学性质、预测岩石破坏的重要依据。
通过分析岩石破裂信号，可以了解岩石的破坏机制、强度特征以及破坏过程中的能量释放规律，对于矿山安全生产、边坡稳定性评估、地震预测等领域具有重要意义。
然而，在实际工程测试中，由于环境噪声、仪器干扰以及信号传输过程中的衰减等因素的影响，获取的岩石破裂信号往往伴随着强烈的噪声干扰。
2. 本选题国内外研究状况综述
岩石破裂信号的噪声滤除一直是岩石力学与工程领域的研究热点之一。
近年来，国内外学者在该领域开展了大量研究工作，并取得了一定的成果。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容是针对强干扰下岩石破裂信号难以有效识别和提取的问题，研究基于深度学习的岩石破裂信号降噪方法，并通过实验验证方法的有效性和优越性。
具体研究内容包括：1.强干扰下岩石破裂信号特征分析a.分析岩石破裂信号的时频域特征，以及强干扰对信号特征的影响。
b.研究不同类型强干扰的特点，为后续选择合适的降噪方法提供依据。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、数值模拟和实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解岩石破裂信号降噪的研究现状、主要方法及优缺点，以及深度学习在信号处理领域的应用情况，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.理论分析阶段：分析强干扰下岩石破裂信号的特征，研究强干扰对信号特征的影响，为深度学习模型的构建提供依据。
3.模型构建阶段：研究深度学习方法的基本原理，选择合适的深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络等，构建岩石破裂信号深度学习降噪模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.针对强干扰下岩石破裂信号难以有效识别和提取的问题，提出了基于深度学习的岩石破裂信号降噪方法，为岩石破裂信号的降噪提供了一种新的思路。
2.构建了岩石破裂信号深度学习降噪模型，并对模型的结构和参数进行了优化，提高了模型的降噪性能。
3.搭建了岩石破裂信号模拟实验平台，获取了不同强度噪声干扰下的岩石破裂信号，为深度学习模型的训练和测试提供了数据支持。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 黄达,唐春安,谢和平,等.深部岩石力学研究的进展与展望[J].岩石力学与工程学报,2017,36(11):2499-2547.
2. 赵兴东,李庶林,孟陆.基于EMD和Teager能量的滚动轴承故障诊断[J].振动与冲击,2018,37(19):147-153.
3. 张建经. 基于VMD和Teager能量熵的滚动轴承故障诊断方法[J]. 机械传动,2020,44(01):160-165 170.
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