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基于无接触的泥石流次声信号的有效波形特征提取识别不同类型的泥石流及预警泥石流规模、危害是国内外泥石流研究的新方向。本研究利用室内实验采集到的65次稀性、过渡性和粘性泥石流次声信号数据,采用集成经验模式分解(EEMD)对次声信号进行分解,提取本征模态函数(IMF)主分量,对比分析了原始信号和主分量信号STFT分布的时频特性差异,计算了主分量IMF盒维数值,并将其作为特征值输入最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类器进行训练和分类,初步实现了基于次声分形特征指标识别泥石流类型。研究表明:(1)通过对EEMD重