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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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针对2015年4月15日鄂尔多斯块体西北缘阿拉善左旗5.8级地震,利用内蒙古地震台网数字波形资料,采用快速傅里叶变换,分析2015年1月1日至4月15日震前频谱特征,意在判断震前是否存在低频异常信号。结果显示：①在5.8级地震前,东升庙、石嘴山及乌海地震台的地震波形低频信号存在相同现象;②低频信号在震前10天开始出现,并间断持续至发震;③低频信号出现的时间不连续,且持续时间间隔逐步缩短。 相似文献
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地震信号分类——即信号震源类型的分类,尤其是天然地震和人工爆破的分类对于地震目录的清洗和强震实时预警等具有重要意义.本文首先对原始波形信号进行必要的预处理,然后对预处理后的信号进行分帧加窗,对窗内信号采用短时傅里叶变换,将原始波形信号从时域转换成时频域信号,生成时频谱图,每条波形生成一个时频图像;经过反复多次试验比较,将原尺寸时频谱图统一缩放为32×32像素大小的灰度图像,该灰度图像作为卷积神经网络(CNN)的输入,此时的分类效果和计算效率最优.采用以上方法对2010年至2016年发生在河北三河和北京通州等地区,震级为1.5 ～2.8级之间的54个天然地震事件的1674条波形和63个人工爆破事件的1509条波形,采用五折交叉验证法进行分类,得到的平均准确率为97.39％,与传统的支持向量机(SVM)方法和多层感知器(MLP)方法对比,分类准确率有大幅提升,与使用梅尔倒谱系数(MFCC)构建的CNN分类器方法对比,本文方法信噪比更低,分类准确率提高约1.5％.实验结果表明,采用短时傅里叶变换提取地震信号时频域特征,生成时频谱图,使用卷积神经网络对地震信号进行分类具有良好的分类效果. 相似文献
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高铁地震信号由高速行驶的高铁列车与铁轨挤压形变后产生,具有频带宽、低频强、重复性好等优点.如何利用高铁地震信号进行地下介质重构,尚处于前期探索阶段.全波形反演建模技术是目前地球物理领域建模精度较高的方法之一,但其需要低频数据才能保证结果的稳定收敛,因此利用全波形反演对高铁地震信号进行近地表建模及属性变化监测和灾害预警具有独特优势.本文通过对高铁地震信号的分析,研究了高铁地震的理论震源信号和基于桥墩的离散震源信号,并通过模型测试实现了利用高铁地震信号的全波形反演建模及属性变化监测. 相似文献
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信号的时频分布具有比时间尺度分布更高的描述和刻画非稳态地震波信号的能力,进一步提高信号的时频聚集性和尽可能减小交叉项干扰是时频分析发展的方向。基于高阶矩时频分布理论,本首次提出了将其应用于数字化地震波形资料分析和处理的技术途径和方法。通过对仿真信号的Choi-Willams各阶矩时频分布与Wigner各阶矩时频分布的对比和交叉项干扰的理论分析,认为Choi-willams高阶矩时频分布具有时频聚集性高和交叉干扰项小的特点,在提高处理数字化地震波特性参数精度和地震应急技术系统的智能化程度等方面具有潜在应用前景。 相似文献
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本文通过端点效应压制的Hilbert-Huang变换, 对大同及沁源台布置的四分量钻孔应变仪记录的印尼8.6级地震激发的应变地震波形进行时频分析, 结果显示印尼8.6级地震的主震和8.2级余震的应变地震波序列各个震相具有不同的时频特征: ① 地震波到达之前的所谓“环境噪声”部分, 瞬时频率低, 瞬时振幅小; ② P波初至时, 高频成分突然增加, 振幅也随即增强; ③ S波到达时, 频率有所降低而振幅剧烈上升; ④ 面波到达时, 振幅进一步剧烈上升达到整个序列的极大值; ⑤ 尾波部分振幅逐渐降低, 但与噪声部分相比频率依然偏高, 振幅依然偏大。 本文也将应变地震波与地震仪记录的地震波进行对比, 虽然应变地震波与地震波波形和Fourier谱具有极高的相关系数, 但从Hilbert-Huang变换得到的边际谱上看, 应变地震波与地震波有显著的区别, 应变地震波比地震波记录的低频成分相对更多。 通过Hilbert谱, 有助于更好地了解非平稳信号的局部特征, 对于突变信号的地震波, Hilbert-Huang变换是一个较好的时频分析工具。 相似文献
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Hilbert-Huang变换在提取地震信号动力特性中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
H ilbert-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将信号分解为有限个固有模态函数,并对每个固有模态函数进行H ilbert变换得到H ilbert谱。本文将这种方法应用于地震信号动力特性的提取,有效地获得了信号能量的时频分布,量化提取了中心频率、瞬时相位、瞬时能量、H ilbert能量、最大振幅对应的时频分布等动力特性,并与Fourier变换、小波变换等进行了比较,显示了HHT的优势以及对于进一步实现结构分析和控制的重要意义。 相似文献
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地震信号由于各种原因,往往是一种非线性、非平稳信号,基于平稳信号理论的常规傅立叶变化方法不能刻画任一时刻的频率成分.时频分析能同时保留时间与频率信息,目前已经出现了很多时频分析方法.本文介绍了Hilbert变换、Hilbert-Huang变换、正弦曲线拟合、雷克子波匹配、短时傅立叶变换、小波变换、S变换以及Cohen类这八种方法,并从时间分辨率、频率分辨率,以及对多频率成份信号适应能力等各方面阐述了各种方法的优缺点,对其中的一些方法结合了理论记录进行了试算,进一步阐述了这些方法的长处和不足之处. 相似文献
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本文采用Hilbert-Huang变换分别对磁暴干扰下的“天宫二号”空间实验室大气质谱信号和乌鲁木齐地磁基准台FHDZ-M15所产出地磁数据进行特征分析.实验首先采用小波分析方法分析两种信号的能量谱,结果可得:“天宫二号”空间实验室大气质谱信号和M15地磁信号在磁暴时段能量较为集中,且幅值较大.该实验表明两种信号的能量分布成正相关性.基于Hilbert-Huang变换的时频聚集性及处理非平稳信号的能力,实验进一步采用Hilbert-Huang变换对磁暴干扰下的两种信号进行时频特性分析.通过对两种信号的Hilbert-Huang谱分析可得:“天宫二号”空间实验室大气质谱信号和M15地磁信号在磁暴干扰下的频率均主要集中在0.2 Hz之内.同时,Hilbert-Huang谱实验清晰反映出了两种信号能量随时间和频率的分布情况. 相似文献
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地震信号属于非线性和非平稳信号,传统的分析方法主要包括短时傅立叶变换、小波变换和Cohen类时频分布等等;希尔伯特-黄变换是分析非平稳信号的新方法,该方法的关键部分是信号的经验模态分解,通过经验模态分解,复杂的信号可以分解为有限的数量很少的几个固有模态函数,从而可以得到信号的希尔伯特时频谱;将该方法应用于单个的地震道数据,可以对地震道进行经验模态分解并得到希尔伯特谱,应用于地震剖面,可以得到意义更加明确的瞬时频率和瞬时振幅等地震属性,模型试算和实际应用表明了该方法的有效性. 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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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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针对地震勘探信号,对非平稳信号时频分析几种适效方法:短时Fourier变换、小波变换、S变换、Wigner分布、平滑伪Wigner分布、锥形核时频分布、AOK(adaptive optimum kernel,自适应最优核函数)分布等进行对比与应用研究.在阐明各种方法基本原理的基础上,进行数值分析与应用研究.首先对非平稳地震勘探模拟信号进行试算及时频属性提取,结合各类方法的信号表示理论,在时频局部化的精度和交叉项抑制等方面对计算结果进行对比分析;进一步应用于实际二维地震数据,提取瞬时频率和瞬时带宽等时频属性,进行比较研究.研究表明:对于地震勘探信号,就本文涉及的几种时频分析方法而言,AOK分布是时频局部化精度最高、交叉项抑制最好、时频匹配最优的方法,值得在地震勘探信号分析和地震属性提取、频谱分解等应用中深入研究和应用. 相似文献
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This paper presents an analytical study of the complete transform of improved Gabor wavelets (IGWs), and discusses its application to the processing and interpretation of seismic signals. The complete Gabor wavelet transform has the following properties. First, unlike the conventional transform, the improved Gabor wavelet transform (IGWT) maps time domain signals to the time-frequency domain instead of the time-scale domain. Second, the IGW’s dominant frequency is fixed, so the transform can perform signal frequency division, where the dominant frequency components of the extracted sub-band signal carry essentially the same information as the corresponding components of the original signal, and the subband signal bandwidth can be regulated effectively by the transform’s resolution factor. Third, a time-frequency filter consisting of an IGWT and its inverse transform can accurately locate target areas in the time-frequency field and perform filtering in a given time-frequency range. The complete IGW transform’s properties are investigated using simulation experiments and test cases, showing positive results for seismic signal processing and interpretation, such as enhancing seismic signal resolution, permitting signal frequency division, and allowing small faults to be identified. 相似文献