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1.
Yih Jeng Chun-Hung Lin Yi-Wei Li Chih-Sung Chen Hung-Ming Yu 《Journal of Applied Geophysics》2011,73(3):251-260
Fourier-based algorithms originally developed for the processing of seismic data are applied routinely in the Ground-penetrating radar (GPR) data processing, but these conventional methods of data processing may result in an abundance of spurious harmonics without any geological meaning. We propose a new approach in this study based essentially on multiresolution wavelet analysis (MRA) for GPR noise suppression. The 2D GPR section is similar to an image in all aspects if we consider each data point of the GPR section to be an image pixel in general. This technique is an image analysis with sub-image decomposition. We start from the basic image decomposition procedure using conventional MRA approach and establish the filter bank accordingly. With reasonable knowledge of data and noise and the basic assumption of the target, it is possible to determine the components with high S/N ratio and eliminate noisy components. The MRA procedure is performed further for the components containing both signal and noise. We treated the selected component as an original image and applied the MRA procedure again to that single component with a mother wavelet of higher resolution. This recursive procedure with finer input allows us to extract features or noise events from GPR data more effectively than conventional process.To assess the performance of the MRA filtering method, we first test this method on a simple synthetic model and then on experimental data acquired from a control site using 400 MHz GPR system. A comparison of results from our method and from conventional filtering techniques demonstrates the effectiveness of the sub-image MRA method, particularly in removing ringing noise and scattering events. Field study was carried out in a trenched fault zone where a faulting structure was present at shallow depths ready for understanding the feasibility of improving the data S/N ratio by applying the sub-image multiresolution analysis. In contrast to the conventional methods, the MRA sub-image filtering technique provides an overall improvement in image quality of the data as shown in the field study. 相似文献
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受新开发的变分模态分解(VMD)的启发,本文引入一种基于VMD的时频分析方法来分析地震数据.VMD的原理是将信号分解成具有一定中心频率的模态分量,通过这些分量来重构原始信号.这种分解方式可以降低各个模态中的残余噪声,同时进一步减少冗余的模态,很好的克服了模态混叠问题.此外,VMD是一种自适应信号分解技术,它可以非递归地将多分量信号分解为几个准正交固有模态函数,与EMD及其推广(如EEMD,CEEMD)相比,有坚实的数学基础.将VMD方法与CEEMD方法进行比较,对合成数据进行测试显示了基于VMD的时频分析方法具有更好的时频聚焦性,同时对实际数据处理也表明该方法具有突出地质特征和地层信息的潜力. 相似文献
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在2008年5月12日汶川MS8.0地震中,四川数字强震台网共获取了133组三分向加速度记录. 本文选取了一些不同断层距的台站所获取的强震动记录进行了处理和分析．在数据处理中,采用基于聚类经验模态分解（EEMD）提取信号时频特性的方法,有效获得了信号能量的时频分布,提取了中心频率、 Hilbert能量、最大振幅对应的时频等特性,并与傅里叶变换、小波变换进行了对比研究．研究结果表明, 对非线性的强震记录采用聚类经验模态分解（EEMD）能抑制经验模态分解（EMD）中存在的模态混叠问题;与傅里叶变换和小波变换相比发现, HHT边际谱在低频处幅值高于傅里叶谱;与小波变换受到所选取的母波强烈影响不同, HHT直接从强震记录中分离出固有模态函数（IMF）,更能反映出原始数据的固有特性, Hilbert谱反映出大部分能量都集中在一定的时间和频率范围内,而小波谱的能量却在频率范围内分布较为广泛．因此,基于EEMD的HHT在客观性和分辨率方面都具有明显的优越性,能提取到更多强震加速度记录的时频特性． 相似文献
4.
针对探地雷达信号处理和分析时小波基选取存在的问题,本文在分析探地雷达信号特点的基础上,首先从理论上讨论小波基的选取准则,然后再从实验角度进行对比、判别,认为在进行小波分解和重构时应该分别选择不同的小波基函数进行处理,这样可以保证重构信号的精确度,增强对信号的处理能力,从而也突破了以往分解与重构时都采用同一个小波基进行处理的做法.最后通过实际资料的处理,指出bior2.6小波基在进行雷达信号处理时效果最佳,不仅去噪彻底,而且能够保留有效信号的高频部分,提高信号的分辨率和信噪比,为后续解释工作打好了基础. 相似文献
5.
大地电磁信号具有非线性、非平稳、非最小相位特征,不符合以Fourier变换为基础的传统功率谱估计的基本要求. Hilbert-Huang变换是近年发展起来的处理非线性、非平稳信号的完全局部时频分析方法. 本文在简要介绍Hilbert-Huang变换基本原理与算法基础上,以实际数据分析为例,探讨了它在大地电磁信号处理及噪声压制中的应用. 提出利用Hilbert时-频能量谱对大地电磁信号进行时段筛选,以提高信号品质,增强数据处理的质量和资料的可解释性. 利用经验模态分解方法及其多尺度滤波特征,可以有效地分析MT信号中的噪声分布特征,并进行干扰压制. 相似文献
6.
Measurement of stream cross section using ground penetration radar with Hilbert–Huang transform 
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下载免费PDF全文 This study presents a new method to measure stream cross section without having contact with water. Compared with conventional measurement methods which apply instruments such as sounding weight, ground penetration radar (GPR), used in this study, is a non‐contact measurement method. This non‐contact measurement method can reduce the risk to hydrologists when they are conducting measurements, particularly in high flow period. However, the original signals obtained by using GPR are very complex, different from studies in the past where the measured data were mostly interpreted by experts with special skill or knowledge of GPR so that the results obtained were less objective. This study employs Hilbert–Huang transform (HHT) to process GPR signals which are difficult to interpret by hydrologists. HHT is a newly developed signal processing method that can not only process the nonlinear and non‐stationary complex signals, but also maintain the physical significance of the signal itself. Using GPR with HHT, this study establishes a non‐contact stream cross‐section measurement method with the ability to measure stream cross‐sectional areas precisely and quickly. Also, in comparison with the conventional method, no significant difference in results is found to exist between the two methods, but the new method can considerably reduce risk, measurement time, and manpower. It is proven that the non‐contact method combining GPR with HHT is applicable to quickly and accurately measure stream cross section. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
7.
时频分析方法在各个领域中广泛应用起来,特别是在工程领域中对结构和构件的变形以及内部损伤检测应用较多。HHT作为一种新兴的非线性,非平稳时频分析技术在探测和勘探领域中具有广阔的前景。文中重点对EMD,EEMD和CEEMD算法进行分析,通过对合成信号进行傅里叶变换和希尔伯特-黄变换,得到信号的频谱图,希尔伯特黄谱,边际谱等数据。通过对比分析,总结了三种方法的优缺点。结果表明,EMD,EEMD和CEEMD方法是进行非线性非平稳信号分析的有效工具。 相似文献
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2017年8月8日四川九寨沟M7.0地震是继2008年汶川M8.0地震和2013年芦山M7.0地震之后,青藏高原东缘在不到10年的时间内发生的第3个震级M7.0以上的强震,震中位于青藏高原巴颜喀拉块体东缘东昆仑断裂带东端的塔藏断裂、岷江断裂和虎牙断裂交汇部位,四川省地震局的数字强震台网共有37个台站获取了主震的三分量强震加速度记录。由于傅里叶（Fourier）变换仅能提供强震记录的频域信息,故本文在对九寨沟M7.0地震的加速度记录进行时频分析时采用了一种基于聚类经验模态分解（EEMD）的希尔伯特-黄变换（HHT）方法提取信号时频特性,通过对震中附近台站的加速度记录进行EEMD分解和希尔伯特（Hilbert）变换及谱分析,最终有效获得了信号能量的时频分布特征,量化提取了中心频率、Hilbert能量、最大振幅对应的时间等特性,并与Fourier变换进行了对比研究。研究结果表明:对于非线性的强震记录采用EEMD能够有效抑制经验模态分解（EMD）中存在的模态混叠问题,FFT谱与Hilbert边际谱相比,它在低频处会低估地震动的幅值,随着频率的增加,FFT谱又会放大其幅值。 相似文献
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Noise has traditionally been suppressed or eliminated in seismic data sets by the use of Fourier filters and, to a lesser degree, nonlinear statistical filters. Although these methods are quite useful under specific conditions, they may produce undesirable effects for the low signal to noise ratio data. In this paper, a new method, multi-scale ridgelet transform, is used in the light of the theory of ridgelet transform. We employ wavelet transform to do sub-band decomposition for the signals and then use non-linear thresholding in ridgelet domain for every block. In other words, it is based on the idea of partition, at sufficiently fine scale, a curving singularity looks straight, and so ridgelet transform can work well in such cases. Applications on both synthetic data and actual seismic data from Sichuan basin, South China, show that the new method eliminates the noise portion of the signal more efficiently and retains a greater amount of geologic data than other methods, the quality and consecutiveness of seismic event are improved obviously as well as the quality of section is improved. 相似文献
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在深反射地震资料处理中,当来自深部的有效弱信号和噪声干扰频带差异较小且难以区分时,传统滤波方法的应用会受到限制.谱分解方法是一种使用离散傅里叶变换,基于信号的频率-振幅谱等信息生成高分辨率地震图像的方法,通常用来识别介质物性横向分布特征,处理复杂介质内频谱变化和局部相位的不稳定性等问题,包括定位复杂断层和小尺度断裂等.S变换作为一种新的时频分析方法,具有自动调节分辨率的能力,近些年来被广泛应用到勘探地震、大地电磁等数据处理中,逐渐成为地球物理方法中噪声压制的有效方法之一.与常规石油反射地震资料相比,深反射主动源地震为了探测深部结构信息,常采用大药量激发方式、长排列观测系统等,导致深部有效信号基本湮灭在噪声干扰之中.针对深反射数据特点,本文结合谱分解和S变换技术,首先设计了简单的脉冲函数实验数据,证实S变换方法的有效性,同时说明谱分解方法的效果受所用时频分析方法影响较大,而其中决定分辨能力的变换窗函数的选取尤为重要.在此基础上,分别应用到深反射地震资料的单道和叠加剖面实际数据上,对比分析了传统变换谱分解和S变换谱分解的应用效果,单道资料对比结果表明:相比传统谱分解,S变换谱分解方法具有自动调节分辨率的能力,能够精确的标定深反射地震资料中弱信号不同时刻的频率分量;叠加剖面资料应用结果表明:由S变换谱分解得到的剖面结果与其他谱分解方法结果整体上具有较高的一致性,同时清晰地刻画出原叠加剖面上被噪声湮灭的低频细节特征,提高了剖面的分辨率及同相轴连续性;对比结果明显看出,Gabor变换谱分解方法得到的结果同相轴较为破碎,分析原因认为这是由Gabor变换的时频分解方法的定长窗函数所致,窗口大小不会随着信号频率的变化来调节长度,只能在处理的过程中根据一定的记录长度范围选取窗函数参数,而S变换谱分解方法在窗函数的选取时,通过时变信号的局部频率特征自动调节窗口长度,能够更好的刻画各个频段的细节特征,在深反射剖面成像应用中效果尤为明显.本文结果表明S变换谱分解技术在深地震叠加剖面上的应用有效地提高了来自深部弱反射信号的信噪比和分辨率,并刻画出了叠加剖面上所不具有的低频细节特征,在实际深反射地震资料处理中能有效保护低频弱信号获得更好的成像效果.本文为深地震反射资料中弱信号的保护处理找到一种有效的方法. 相似文献
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希尔伯特—黄变换用于处理非线性非平稳信号,由经验模态分解和希尔伯特谱分析2部分组成。本文采用希尔伯特—黄变换方法,相继对大同地震台地电阻率月值数据和宝昌地震台地电阻率月值、整点值数据进行处理。结果显示:(1)大同、宝昌地震台地电阻率月值数据对应的Hilbert谱具有较高分辨率,高幅值在归一化频率0.05—0.15区间内呈"余弦"变化形态;(2)希尔伯特—黄变换在提取地电阻率异常变化、高频信息及去除噪声等方面效果较好,在未来地电资料处理中具有广泛的应用前景。 相似文献
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自适应Chirplet变换及其在探地雷达目标探测中的应用(英文) 总被引：4，自引：2，他引：2
探地雷达不仅能够探测金属目标体,而且能够探测非金属目标体,而成为UX0和地雷探测的一种重要的浅部地球物理方法。但是在地雷和UX0探测中,目标体埋藏深度浅,在探地雷达数据信噪比较低情况下,地表和土壤层的反射严重干扰对目标体的拾取。本文采用自适用Chirplet变换来消除地表层和土壤层变化的干扰,并在Radon—Wigner分布的基础上,采用自适用Chirplet变换来拾取目标体的信号。通过对实际探测实验数据应用证明,本方法处理结果比传统的偏移方法具有较高的信噪比,并能清晰地提取目标体信号。 相似文献
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Gabor变换和S变换是常用的时频分析工具。根据测不准原理,它们的时频分解结果无法在时间域和频率域同时具有很高的分辨率。为了提高非平稳信号时频分解结果的分辨率,本文提出瞬时频率分布函数（IFDF）并利用它表达非平稳信号。当非平稳信号时频成分的分布满足测不准原理对信号可分辨的要求时,瞬时频率分布函数的支集和短时Fourier变换的小波脊支集是同一个集合。利用IFDF的该特征,本文提出一种迭代算法（Sparse-STFT）实现了信号的稀疏时频分解。该算法在每次迭代过程中利用残留信号的短时Fourier变换结果的脊支集更新信号的时频成分,每次迭代得到的时频成分的叠加结果即为最终的稀疏时频分解结果。文中的数值实验证明了Sparse-STFT可以有效地提高非平稳信号时频分解结果的分辨率。最后,本文将该方法应用于地震数据面波的压制中,取得了理想的处理结果。 相似文献
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给出一种新的非线性、非平稳信号的处理方法——HHT方法,并把该方法首次应用于星载电场数据处理中.以2004年9月15日菲律宾6.0级地震前两天(13日)DEMETER卫星经过震中区域上空所记录到的数据为例,对ULF频段的电场数据进行了处理,得到了相应的HHT时频图谱.另外,还利用DEMETER卫星中心网站提供的SWAN软件计算得到了相应的小波变换时频图谱,通过比较发现,虽然两种方法对异常信号出现的位置时刻的描述有相同的能力,但HHT方法在异常信号的细节描述上更为清晰,从而为今后进一步的研究工作奠定了基础. 相似文献
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波形反演在探地雷达领域的应用已有十余年历史,但绝大部分算例属于时间域波形反演.频率域波形反演由于能够灵活地选择迭代频率并可以使用不同类型的目标函数,因而更加多样化.本文的频率域波形反演基于时间域有限差分(FDTD)法,采用对数目标函数,可在每一次迭代过程中同时或者单独反演介电常数和电导率.文中详细推导了频率域波形反演的理论公式,给出对数目标函数下的梯度表达式,并使用离散傅氏变换(DFT)实现数据的时频变换,能够有效地减少大模型反演的内存需求.在后向残场源的时频域转换过程中,提出仅使用以当前频点为中心的一个窄带数据,可以消除高频无用信号的干扰,获得可靠的反演结果.为加速收敛,采用每迭代十次则反演频率跳跃一定频带宽度的反演策略.实验证明适当的频率跳跃能够在不降低分辨率的基础上有效地提高反演效率.通过两组不同情形下合成数据反演的分析对比,证明基于对数目标函数的波形反演结果准确可靠.最后,将该方法应用到一组实际数据,得到较好的反演结果. 相似文献
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2021年5月21日漾濞Ms6.4地震是云南近10 a以来继Ms6.5鲁甸地震和Ms6.6景谷地震后发生的又一次破坏性浅源地震,其震中位于滇西北地区维西-乔后断裂带附近。震源机制结果显示：此次地震属于走滑型破裂,符合区域构造特征。为进一步研究该地震强震动特征,特引入改进后的希尔伯特-黄变换(HHT),以不同角度客观分析强震动的尺度和频域特征。研究结果表明：希尔伯特-黄变换在对实际地震动记录进行特征提取后,得到的边际谱和时频谱可在一定程度上保留原始数据的主要信息,该方法可为类似破坏性浅源地震的强震动特征分析提供更有效的信息参数,保证了信号分解的稳定性,更适于处理非平稳信号,可为现代信号应用分析于强震动特征提供另一种新思路。 相似文献
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第二代小波变换及其在地震信号去噪中的应用 总被引：12，自引：0，他引：12
本文讨论了第二代小波变换的基本原理和变换过程，并将第二代小波变换引入到地震资料去噪处理中，基于提升法的小波变换是一种柔性的小波构造方法，它使用线性、非线性或空间变化的预测和更新算子，并能确保变换的可逆性。通过对模拟数据和实际资料的处理，证明了的它对地震信号去噪具有很好的效果。离散信号的小波去噪可分为三步：小波分解，系数缩减（切除噪声部分），信号重建。目前常用的小波去噪的方法有硬阈值法和软阈值法，这里采用软阈值法去噪。本文的提升变换采用的是Deslauriers-Dubuc（4，2）小波，基于以上变换方法，分别对含噪的模拟数据及实际地震数据进行3级可逆提升变换，对每一级上的细节信号按上述的软域值法进行处理，削减小波系数中的噪声部分，从而实现了信号去噪，结果证明去除随机噪声的效果是令人满意的。 相似文献
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面波噪声衰减是地震数据处理流程中的重要一环,传统的面波衰减方法主要依靠面波与有效信号的几何特征差异,在变换域中将两者进行分离.受复杂近地表因素的影响,面波往往呈现非线性特征,并且在变换域中面波与有效信号存在部分重叠,这都导致面波噪声与有效信号难以彻底分离,消除面波的同时也损伤了有效信号.针对这一问题,本文综合利用Curvelet变换对地震数据的稀疏表征特性以及地震子波支撑来构建方程,通过Curvelet域稀疏约束来恢复压制面波时损失掉的有效信号.文中对该方法进行了模型试算和实际资料处理,处理结果表明:本文方法能够在一定程度上恢复损失的有效信号,提高了面波压制方法的保幅性. 相似文献
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谱图重排的谱分解理论及其在储层探测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
谱分解理论是把单道地震记录分解为连续的时频谱平面,是地震资料处理和解释的重要技术之一.由于谱分解方法的多解性,所以同一道地震记录因为分解方法不同,得到的时频谱是不一样的.短时傅里叶变换,小波变换,S变换和匹配追踪算法都是对信号开窗分析,这些方法都受到不确定性原理的限制.Wigner-Ville变换避开了不确定性原理的限制,但是交叉项的存在限制了本方法的使用.本文利用谱图重排的时频分析方法(RSPWV)对合成的单道地震记录和实际的地震资料进行了分析.与短时傅里叶变换和匹配追踪算法的比较得出:此方法具有较高的时频分辨率,能够很好地识别气层. 相似文献
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基于广义S变换的大地电磁测深数据处理 总被引：9，自引：7，他引：2
S变换是一种优于短时傅里叶变换和小波变换的时频分析方法.采用广义S变换进行大地电磁场时间序列频谱分析,一方面能够提高对电磁噪声成分的时间定位能力,便于实现电磁噪声的滤波处理;另一方面可以增加频谱系数的个数,从而改善大地电磁阻抗张量元素的统计特性.本文从广义S变换和大地电磁测深数据处理方法的原理出发,给出了采用叠加窗函数的离散广义S变换形式,讨论了广义S变换窗口宽度比例因子、窗口宽度与可提取频谱系数个数之间的关系,定义了利用离散广义S变换时频谱计算大地电磁场分量功率谱公式;在此基础上,研究了基于S变换时谱频的大地电磁测深数据ROBUST处理方法.最后,通过实测资料进行方法检验,结果表明本文方法比短时傅里叶变换处理效果更好,并且有利于识别和压制电磁噪声. 相似文献