汶川地震发生前，一些测震和形变台站记录到了低频脉冲信号。地震计上的单向或双向脉冲，有可能是地震计摆弹簧出现问题。对于一些连续周期性的脉冲现象，无法用电路原因解释，产生原因不明。而且从单台波形上很难分清是否是地震仪本身的问题。为了判别这类脉冲信号的真实性，需要在长时间、大范围内自动搜索该类信号，以便进一步统计并分析其分布规律。因此，本文提出了基于深度自编码算法的地震脉冲信号检测方法。以汶川地震为例，首先收集四川省49个台站震前9天的波形数据作为样本集，采用连续小波变换获得波形数据的时频谱，利用深度自编码神经网络对其进行训练并应用于地震脉冲异常信号的自动识别。测试结果表明，本文构建的深度自编码网络模型具备良好的稳定性，对新数据的识别准确度在93％以上。然后计算获得了汶川地震前5个月四川省出现的疑似脉冲异常的空间分布以及各个脉冲异常在三个不同分量上的统计结果，结果显示多数台站的脉冲异常主要出现在水平分量，而水平分量脉冲异常频次较高的台站主要是集中在断裂带东侧的剑门关(JMG)、仲家沟(ZJG)、金鸡寺(JJS)、仁寿油罐顶(YGD)、荣县花马石(HMS)以及断裂带沿线的姑咱(GZA)。最后，以汶川地震为震源模型计算了弹性全空间汶川地震地表峰值旋转分布，结果表明旋转运动场主要集中在震中附近约100km范围内，随后衰减较快，但靠近断层走向的衰减较慢。集中在断裂带东侧且脉冲频次较高的剑门关(JMG)、仲家沟(ZJG)、金鸡寺(JJS)、仁寿油罐顶(YGD)、荣县花马石(HMS)基本处于地表峰值旋转运动场的东西分量和南北分量的能量都较强的区域。因此存在一种可能，即由于局部的应力增加，使得在300km长的潜在发震断层面上局部性的发生一些微小的破裂，其产生的旋转运动被附近的宽频带地震台记录到。但由于实际记录到的低频脉冲信号频率很低，周期大致在150s到300s左右，常规微破裂难以激发出这么低频的信息，所以可能的原因是在青藏高原长期挤压的大背景下断裂带深部发生的一些慢破裂的现象。