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希尔伯特—黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)是一种新的适合非平稳和非线性信号的分析方法,由于地震信号一般呈现出非平稳与非线性特性,因此HHT非常适合地震信号的分析。本文首先介绍了HHT中关于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的实现过程,在此基础上分析了几种基于EMD获得本征模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF)来计算瞬时频率的算法,其中利用了两个采样间隔瞬时频率的平均来计算瞬时频率,较好地反映了地震信号频率成分随时间变化的特征。将该方法应用于四川东北部某地区海相碳酸盐岩地层三维地震叠后偏移数据处理,提取"三瞬"地震属性,与传统的希尔伯特变换提取的"三瞬"地震属性进行对比,结果表明基于HHT的"三瞬"地震属性结果具有更高的分辨率,IMF2的瞬时相位能够较好地刻画台地边缘生物礁相,IMF2的瞬时频率亦具有较好的分带性。将IMF2的"三瞬"地震属性与钻井等资料结合分析,能够更好地识别沉积相的分布。 相似文献
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阵列声波信号是典型的非线性、非平稳信号,其动力特性的量化提取对于进行地层结构构造分析提供了必要的基础资料.而Hilbert-Huang变换(HHT)是一种处理非线性、非平稳信号的新方法.它通过经验模态分解(EMD)将信号分解为有限个固有模态函数(IMF),并对每个固有模态函数进行Hilbert变换得到Hilbert谱.本文将这种方法应用于阵列声波信号动力特性的提取,有效地获得了信号能量的时频分布,瞬时能量、Hilbert能量、最大振幅对应的时频分布等动力特性,显示了HHT的优势以及对于进一步实现地层结构构造分析的重要意义. 相似文献
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1998年,Huang提出了处理非平稳信号的HHT方法(Hilbert-Huang Transform,简称HILT).该方法包括两个步骤:①任意信号首先经过经验模态分解方法(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)被分解为一系列固有模态函数(IntrinsicModeFunction,简称IMF). 相似文献
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针对微震信号具有高噪声、突变快、随机性强等特点,基于经验模态分解(EMD)及独立成分分析(ICA)提出一种微震信号降噪方法.首先,对含噪信号进行EMD分解,获得一系列按频率从高到低的内蕴模态函数(IMF),利用原信号与各IMF之间的互相关系数辨识出噪声与信号的分界,将分界之上的高频噪声滤除;其次,为有效去除分界IMF中的模态混叠噪声,基于ICA算法对分界IMF进行盲源分离,提取其中的微震有效信号,并将其与剩余的IMF累加重构,从而得到降噪后的微震信号;最后,利用快速傅里叶变换(FFT)时频谱对比分析降噪前后的信号特征,定性说明本文方法的有效性;引入信噪比和降噪后信号占原信号的能量百分比两个参数,定量说明本文方法能充分保留微震信号的瞬态非平稳特征,降噪效果明显. 相似文献
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HHT的滤波特性及在声波测井波列信号处理中的应用(英文) 总被引：2，自引：2，他引：0
阵列声波信号是典型的非线性、非平稳信号,Hilbert～Huang变换（HHT）是处理非平稳信号的一种比较新的时频分析方法。通过对信号进行经验模态分解（EMD）和对瞬时频率的求解,可以获得声波信号的时一频谱。其关键技术就是进行经验模态分解,任何非平稳的信号都可以分解为有限数目并且具有一定物理意义的固有模态函数。EMD方法可以理解为以声波信号极值特征尺度为度量的时频滤波过程。滤波器充分保留了声波信号本身的非线性和非平稳特征,在声波信号的滤波和去噪中具有很大的优势。文中介绍了HHT时频滤波的实现过程,并列举了一些声波测井波列实例,说明了该方法的有效性。 相似文献
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在简要介绍时程信号的小波分析和Hilbert-Huang变换(HHT)理论的基础上，通过地震波和其它时程信号实例，对比分析了小波变换和HHT变换结果. 比较显示:HHT变换和小波变换均能用于对非平稳的信号进行分析，并能捕捉到信号变化的主要特征；与受所选母波影响较大的小波分析不同，HHT变换得到的固有模态函数是直接从原始时程数据中分离出来的，它更能反映原始数据的固有特性；小波分析得到的谱的能量在频率范围内分布较广，而HHT变换的Hilbert谱的大部分能量都集中在一定的时间和频率范围内，能清晰地刻画信号能量随时间、频率的分布. 因此，Hilbert-Huang变换不仅是对非平稳信号进行分析的有效方法，而且也是检测时程信号局部特征的有用工具. 相似文献
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《地球物理学进展》2015,(6)
针对多分量地震数据具有信噪比低、波场比较复杂等特点,同时为了解决有效波和面波在低频带具有相关性且频带有重叠的部分.本文基于希尔伯特—黄变换(Hilbert—Huang transform,HHT)提出一种多分量地震数据去噪方法.HHT的核心部分是固有模态分解(Empirical mode composition method,EMD),它将地震信号自适应分解为各个尺度的固有模态函数(Intrinsic mode function,IMF);然后根据有效波和噪声分布在不同的分辨尺度范围内进行数据重构;对于一些尺度分布比较宽的,进行更加严格的EMD分解,以及通过瞬时参数阈值大小进行处理以达到更好的去噪效果.本文所做的工作主要针对多波资料中面波的处理,利用面波跟有效波的频率尺度和瞬时属性差异,从仿真数据、模型和实际地震数据进行面波的压制实验,取得了比较满意的压制效果,提高了地震资料的分辨率.也表明了该方法在多分量地震去噪处理中的可行性. 相似文献
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本文首次提出了HFBG-EMD的HHT改进算法,将滑动平均3次B样条求均值方法与改进的滤波终止条件相结合,大大减小了传统的EMD分解滤波次数,并提高了HHT的原有精度。对用该方法求出的各阶IMF函数进行瞬时频率变换后发现,它对减小各阶IMF瞬时频率的带宽和提高地震动主频特性的作用比较显著。此外,本文还采用了先在原始地震信号中加入高频正弦谐波再进行分解的方法,有效消除了传统方法中一直难以克服的IMF模态混叠及瞬时频率畸变现象。 相似文献