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《地震地磁观测与研究》2016,(2)
利用Matlab软件采用小波变化分别对空间大气质谱信号和地面地磁秒数据进行能量谱分析。空间数据来自"天宫一号"航天器所采集到的大气质谱信号,地面地磁数据采用乌鲁木齐基准地震台自动化地磁台站系统FHDZ-M15采集的秒数据资料。在同一次中小地磁扰动时段,分析相同频率下空间粒子信号和M15秒数据的能量。通过对比分析可知:在磁扰日时段,空间大气质谱信号的能量谱幅值达到最大且能量最为集中,地面地磁M15各要素的能量谱幅值或达到最大值或变化幅度较大;在平静日时段,空间大气质谱信号能量与地磁M15秒数据各要素的能量均相对较低。实验表明:在同一中小磁扰时段下相同频率下,空间大气质谱信号的能量变化与地磁M15秒数据的能量变化具有正相关特性。 相似文献
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本文采用小波变化分别对受磁扰时段的"天宫一号"大气质谱信号和乌鲁木齐台地磁FHDZ-M15秒数据进行频段分析.实验发现"天宫一号"大气质谱信号和地磁M15秒数据信号的频谱优势频段在0.005~0.025 Hz之内,其中主要受干扰的频段为0.01~0.02 Hz.在地磁M15秒数据的预处理数据中,将H分量和F分量的主要磁扰频段滤出,实验结果表明:含有主要磁扰频段的H分量和F分量SNR(信噪比)分别为37.17 d B和32.99 d B,滤出空间主要磁扰频段后的H分量和F分量SNR分别为215.71 d B和245.54 d B,SNR有了很大的提高.地磁M15秒数据信号有了较为明显的改善,提高地磁资料对于地震监控的应用效果. 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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Hilbert-Huang变换(HHT)是近年出现的一种自适应的非平稳、非线性信号处理方法,该方法迄今已在许多非线性、非平稳信号处理的研究领域得到了很好的应用.本文简要介绍了Hilbert-Huang变换的基本实现原理与算法基础,通过仿真信号验证了该方法的有效性,并以实际数据为例,探讨了它在极低频(ELF)信号处理及噪声压制方面的应用.利用Hilbert-Huang变换对ELF信号进行频率域滤波,可以对噪声进行有效压制,从而提取已知频率的电磁信号,极大地提高信号质量. 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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深地实验室具有电磁干扰小的“超净”地磁观测优势,已成为地磁观测的新平台和研究热点.为了评估淮南深地实验室地磁环境、认识地磁总场时变特征及地下与地面耦合性,我们于2022年在地下巷道(-848 m)和地表(+22 m)同步实施了地磁总场长期连续观测,对观测数据进行了功率谱、小波谱、地磁总场变化特征的分析及与附近的蒙城地磁台比对.研究结果表明：(1)地下无(或弱)磁干扰点位的地磁环境较优越,与蒙城地磁台相媲美,适用于地磁场变化的高精度、长期连续观测;(2)地下地磁观测可有效过滤地表上由工业与人类活动等的电磁干扰,其记录的地磁总场变化与蒙城地磁台具有较好的耦合性;(3)地下磁测可清晰记录地磁总场的平静变化、不同周期磁暴、地磁脉冲等丰富的时变信息,可为地球系统科学研究提供地磁学依据. 相似文献
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本文基于信号指纹技术,通过研究短时（<10 min）地磁异常数据识别算法,完成了对地磁干扰信号类型的识别。本文所用信号指纹技术结合了短时傅里叶变换、小波变换、信号二值化、文本相似性哈希等多种数据和文本处理方法,将一定时间内的波形数据转换为一个32位的整型数字,极大地压缩了信号的特征信息,因此在很大程度上减少了后续查找与分类过程中所需处理的数据。利用该算法对河北红山地磁台2016年5月1—3日两套GM4磁通门磁力仪的原始秒数据的计算结果表明,本文算法可以快速准确地识别干扰信号类型,为实现地磁相对观测数据中异常信号的自动提取提供技术支撑。 相似文献
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北京白家疃台的ULF磁感应仪投入运行以来，经常观测到一种频率比较低的ULF磁场扰动信号，其幅度和周期均随时间变化．由于不同于各种人为电磁源引起的干扰，所以，常常把它作为一种ULF地震电磁发射前兆．然而和磁照图的对比分析表明，这种磁扰信号都出现在磁暴发生期间，而且没有发现观测到这类信号没有磁暴的情形．因而，在目前的认识水平上尚不能把它作为一种ULF地震电磁发射前兆来看待．这种信号的主要特征是:在磁暴期间间断性地出现，每段信号出现的持续时间、信号段出现的频次和扰动幅度与磁暴的类型和磁暴的大小有关系．扰动的波形特征也与磁暴的类型有关．SC型磁暴与GC型磁暴相比，ULF磁扰的幅度较大，持续时间较长；K指数较大的磁暴期间出现的ULF磁扰比K指数较小的磁暴期间的幅度大、频次高、持续时间长，并且扰动信号的频率多变．ULF磁感应仪上的这种暴间磁扰的起始时间及最强信号出现的时段与磁照图上的磁暴的起始时间和最强信号出现的时段相比，不一致的居多数，相同的只有44%左右．扰动信号的周期从几秒到几百秒不等，强度一般介于0.04～8 nT之间．根据对上述信号的功率谱分析，ULF暴间磁扰的优势频率约为0.06 Hz，而且谐波上也有相当的能量分配. 相似文献
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佘山地磁信号的小波消噪处理 总被引：3，自引：1，他引：2
上海地铁9号线开通后,佘山地震基准台地磁观测受到严重影响,本文运用小波分析的方法,对被地铁9号线干扰的余山地磁数据进行消噪处理,并将变换后得到的结果和没有地铁干扰的崇明地震台同一仪器观测的地磁数据进行时序变化和相关系数比较,消噪处理效果较明显。 相似文献
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以河北省昌黎地震台为例,使用该台地磁Z分量的分钟值数据,分别对比了正常时段、磁暴发生时段、 低点位移时段的主要频率谱值变化特征. 通过多频点功率谱对数拟合,发现在数据长度相等的情况下,相对于正常时段而言磁暴时段各频率的能量明显增强,特别是高频端尤其明显; 而当大范围低点位移发生时,高频端的能量基本与正常时段持平,但4个小时以上的周期功率谱大部分要低于正常段. 通过对多日低点位移时段的FFT累加与正常时段对比后发现,低点位移发生时,8.5小时和13.7小时周期的频谱值增加. 通过与DE-METER卫星观测的电子密度数据空间图象进行对比,发现地磁低点位移的发生与空间Ne的增加有很好的对应性. 最后对这些变化特征及低点位移可能产生的机制进行了探讨. 相似文献
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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
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《地球物理学进展》2015,(3)
2013年初在乌鲁木齐西北约80km、北天山北麓的呼图壁县建设名为新疆主动震源野外科学观测的研究站,主动震源试验系统由震源系统、气枪控制系统、气源及控制系统、台网监测系统四部分组成,所用震源为气枪震源,气枪每一炮的能量大约为0.9级地震释放能量.主动震源观测对乌鲁木齐台地磁数据产生干扰,本文从乌鲁木齐台几套地磁观测仪器原理、探头结构和放置方式出发,初步分析了干扰产生机制.(1)地磁M15秒数据的H、D和Z分量每隔15~20分钟产生一个约5秒左右的单脉冲型干扰;H、D、Z三分量干扰同步产生;同一分量不同次数干扰幅度大小不等.出现这些现象的原因可能是由于主动震源气枪从开始充气到充满的时间并不是固定的,每一枪的放枪时间也是人为控制,因此每一枪干扰时间间隔不一致;每一枪的能量不是固定的,在某个范围内变化(约15 MPa),造成不同次之间同一分量干扰幅度大小不等.乌鲁木齐台磁房距离主动源实验场地大约一公里左右,按照地表P波和S波传播速度,到达磁房的P和S波相差不超过0.5秒,M15为秒采样,其分辨率不够高,因此M15记录的数据相当于P波和S波同时达到,因此每次放炮干扰基本都为单脉冲干扰.(2)H、Z分量干扰分别为3、2纳特左右,D分量干扰为5分左右,最大干扰D不超过10分,H、Z不超过5纳特.磁房距离主动震源实验场地只有一公里,但每次放炮实验的震级较小(约0.9级),而一般情况下P波造成的垂直方向震动要小于S波造成的水平方向的左右晃动,这可能是造成Z分量干扰小于水平方向的D和H干扰的原因.(3)M15的F分量不受干扰,认为FHDZM15这套系统的D、H、Z三分量的FGE悬挂式磁通门磁力仪探头由于悬挂部分的悬挂结构是由成十字排列的锡磷青铜片构成,从而使得摆锤在X和Y方向可以自由运动,导致H、D、Z三分量产生同步的干扰,F探头由于置于墩子上而不受干扰.(4)M15分数据由秒数据经过高斯滤波得到,基本不受干扰.(5)乌鲁木齐台的其他地磁相对仪器如GM4和GM3不受主动震源实验的干扰.主动震源观测干扰为一种新类型的地磁干扰源. 相似文献
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地球表面的人工甚低频台站信号可以穿透电离层泄漏进地球磁层导致内辐射带电子沉降到两极大气.因此研究人工甚低频台站信号的空间全球分布特性对于分析辐射带电子的损失具有重要科学意义.本文使用范阿伦双星从2013年到2018年共计6年的高质量的波动观测数据,统计了 NWC(19.8 kHz)、NAA(24.0 kHz)两个人工VLF台站信号的全球分布,分析了台站信号的电场功率谱密度对地理经纬度、磁壳值L、磁地方时MLT、地磁活动水平的依赖性.结果表明,在内磁层中,人工台站VLF信号主要沿着台站位置对应的磁力线传播,夜侧强度高于日侧,冬季高于夏季.这种日夜和夏冬差异的形成是因为夜侧和冬季的日照强度较弱,电离层电子密度较低,VLF信号较容易穿透电离层进入磁层.此外人工VLF台站信号的全球分布受地磁活动的影响很弱.这些统计观测结果给出了 NWC和NAA两个重要人工VLF台站信号强度的全球分布特征,为进一步分析人工VLF台站信号与地球辐射带电子的波粒相互作用提供了关键信息. 相似文献
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地震总伴随着地磁场的变化.这是在理论和实践中都已确认了的事实.但是,从种类繁多且随机性很大的干扰磁场背景中,提取这种尺度和频率范围尚不清楚的微弱的地震磁异常讯息,却因其困难性很大尚无一种方法得到普遍的确认.我们知道,只有拿到真正的地震磁异常,才能谈得上“地磁报震”.因此,尽快地总结出一套排除干扰、突出地震异常的方法,是当前地磁工作者一项迫切的任务.现有日均值法、低点位移法、日幅差法、幅差二倍法、磁暴倍九法、红绿灯法等资料处理方法,然而这些方法是否能达到排除干扰、突出地震讯号的目的呢?我们认为,有些方法的某些部分还符合排除干扰的原理,能较好地突出地磁异常,但有不少部分却只是从经验出发,其运用方法与排 相似文献
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研究如何在白天观测地脉动存在人为振动干扰情况下准确计算卓越周期.选择一个场地进行连续24 h地脉动观测.应用快速傅里叶变换计算地脉动数据的功率谱,应用Hilbert-Huang变换对地脉动数据进行经验模态分解并计算边际谱.通过实验发现,夜间和白天观测地脉动功率谱具有明显差异.在夜间观测的地脉动主峰明显,容易识别卓越周期,在白天观测的地脉动功率谱存在多个峰值,难以识别卓越周期.边际谱与功率谱基本一致,存在多个峰值,难以由边际谱判别卓越周期.通过实验还发现,可以由某一IMF分量的频谱判别卓越周期,但具体为哪个IMF分量需结合场地条件判断.对原始数据减去IMF分量后差值的频谱分析发现主峰明显,频率和夜间观测的非常接近,可以判别卓越周期.实验结果表明,对于在白天观测存在人为振动干扰的场地,难以通过功率谱和边际谱判别卓越周期,可以应用Hilbert-Huang变换进行经验模态分解,由原始数据减去IMF分量后差值的频谱峰值判别卓越周期. 相似文献
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《地球物理学进展》2017,(4)
Hilbert-Huang变换(HHT)和傅立叶变换是目前广发应用于大地电磁(MT)信号处理的两种算法,但两种方法在MT信号的处理中的适用性研究却鲜有报道.文章以仿真平稳信号、加噪信号、非平稳信号和实测大地电磁信号为例,从准确性、稳定性、计算效率等几个方面比较了两种算法在大地电磁信号处理中的适用性.结果表明:傅立叶变换对于无噪平稳信号的分析,其分辨率和准确性很高,且计算速度快,适合海量大地电磁测深数据的处理;HHT算法具有时频分析和滤除高频分量的能力,能精确的刻画信号能量随时间和频率的分布,且抗噪声性能好,在MT数据筛选和去噪等方面有优势;基于HHT边际谱的功率谱估计更适合MT信号非平稳特性的实质,但其计算效率低,是制约其工程应用的瓶颈问题. 相似文献
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背景噪声与地震信号的强度或周期差异决定地震震相是否可从视觉上有效识别.为寻找平稳背景噪声中地震信号的视觉可识别判据,研究能反映两者频率差异及强度差异的参量用于上述两种信号对比,得到背景噪声中地震信号视觉可识别条件的量化判据,并用实际观测资料及仿真数据进行验证.在此基础上,针对功率谱计算过程中的校正环节进行讨论,利用Albuquerque实验室给出的测试实例阐明USGS标准中功率谱计算的规范步骤及细节. 相似文献
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基于Hilbert-Huang变换和随机子空间识别技术提出了两种土木工程结构的模态参数识别方法。方法一是基于Hilbert-Huang变换和自然激励技术,通过经验模态分解和Hilbert变换提取信号的瞬时特性,进而利用自然激励技术和模态分析的基本理论识别结构的模态参数;方法二是基于经验模态分解和随机子空间识别技术,通过经验模态分解对信号进行预处理,进而运用随机子空间识别方法处理得到的结构单阶模态响应以识别结构的模态参数。利用这两种方法,通过对一12层钢筋混凝土框架模型振动台试验测点加速度记录的处理,识别了该模型结构的模态参数。识别结果与传统的基于傅里叶变换的识别结果及有限元分析结果的对比验证了这两种方法的可行性和实用性。 相似文献