随着社会经济的发展，经济活动水平的不断提高，每年人工爆破的发生频数越来越多。在地震观测台站观测到的波形数据中，如果不作适当处理极易将人工爆炸与天然地震相混淆，地震与爆炸的正确区分对地震学研究，对可疑危险爆炸的识别都具有重要意义。本文首先介绍了地震数据常用格式及公开地震波形数据的获取。公开地震波形数据的获取方法有:通过中国国家地震科学数据中心获取地震数据;通过美国地震研究联合会(IRIS)数据管理中心(DMC)获取地震数据;通过国际地震中心(ISC)获取数据等方式。简介了地震数据常用格式，主要讲解了SAC格式、SEED格式、SEGY格式。然后说明了波形计数值与地震动位移之间的关系问题。然后在第三章中详细叙述了波形信号起始点的判断原理及其方法，使用经验模态分解EMD方法和改进的短（长）时信号平均值STA/LTA方法判断并给出实验结果图示，实验的结果达到了预期的效果。　　本文基于对天然地震与人工爆炸波形提取一些特征来对其进行识别、分类研究。首先数据来源于北京周边地区发生的35次天然地震和27次人工爆炸事件滤波处理，然后提出两个新型的特征:波形能量中S波的最大衰减率和S波平均衰减率为特征来识别天然地震与人工爆炸事件。识别的工具采用最小支持向量机(LS-SVM)进行分类，得到的结果为:采用S波最大衰减率和拐角频率为特征的识别率为89.33％，采用S波平均衰减率和拐角频率为特征的识别率为90.33％，采用S波最大衰减率和S波最大衰减率为特征的识别率为84％，三种特征同时使用的大的识别率为92.33％。然后通过开发一种多核学习器并以S波平均衰减率和拐角频率为特征识别率达到91.5％。因此，这两种特征能够很好的应用与天然地震与人工爆炸的识别中。