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1.
利用小波多分辨率分析将地震动加速度分解为多频段小波分量,并运用复模态方法推导其计算层间隔震体系在地震作用下的动力响应公式,讨论各频段地震信号及结构响应的能量分配。同时利用小波时频工具分析地震动能量在时频域内的分布对层间隔震结构响应的影响,进而为考察地震动非平稳性对层间隔震结构非线性分析的影响提供方法。利用小波分析的以上优势,对一典型层间隔震结构分别进行弹性和弹塑性分析,结果表明弹性体系在地震作用下的响应可由该地震波各小波分量的响应叠加而得,地震动能量在时间上的集中会对层间隔震结构响应产生不利影响。 相似文献
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频谱分析法在核爆与地震识别中具有广泛的应用．但是频谱分析方法是稳态方法,即使采用Gabor变换,也因时-频窗口形状不变而分辨串较低．为提高时-频分辨率,本文将小波变换理论用于乌鲁木齐台记录的地震与核爆事件的分析,并提出了识别核爆和天然地震的小波包分量比判据．通过对加拿大黄刀地震台记录的印度地下核爆的分析,进一步验证了小波包分量比判据对核爆和地震的识别具有较高的识别效率．结果表明：对于地震信号,其小波包分量比U03/U1一般都大于1.0,而对于核爆信号,比值U03／U13一般都小于1.0. 相似文献
3.
采用四阶基数B-样条小波模拟地震动加速度时程,进而建立一种求地震反应的通用方法,解的误差仅来自于对地震动加速度时程的模拟。并用小波分解,将地震波分解为不同周期成分之和,以各分量最大加速度值的大小来衡量其在原波中的比重,可以清楚看到距震中不同远近地震波的性态,并做定量分析和观察各分量卓越周期的变化。求地震波及各分量的反应谱,从各分量的标准加速度反应谱中,可以看到地震波不同周期分量对体系固有周期的影响,这是以往做不到的。将上述方法应用于汶川8.0级地震加速度记录,研究不同地震记录的性态。 相似文献
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为了从能量角度研究重力坝地震响应的时频特征,在重力坝非线性动力分析基础上,探讨了重力坝地震过程中振动能量的时域耗散机制;采用小波频域多层次分解技术研究了其动响应的分频段能量特征,得到了坝体典型位置动响应分频段振动能量随高程的变化规律.通过分析发现:结构地震能量耗散为时域上不可逆的增加,坝体损伤集中出现在地震过程的某个时间段,地震动峰值后坝体损伤状态基本稳定;小波分解可以较全面地描述结构动响应能量的分频段特征.对于本文算例,在坝踵和上游折坡附近,重力坝地震响应的振动能量以4～8 Hz频段为主,这与输入的地震信号分频段特征一致;而坝顶附近则以1 ～4 Hz的振动能量为主,高频能量分量的比重随高程增大而逐渐减小. 相似文献
6.
基于上海佘山台四分量钻孔应变仪在6次西太平洋台风期间的观测记录,利用小波分解、优势振动方向等处理方法提取出台风所激发的显著低频扰动信号,并详细分析扰动信号在时频域及空间域的表现特性。结果显示:在低频区间,台风激发的扰动信号优势周期为2~4 min,信号能量随台风进程而变化,并主要与台风量级、台风中心的位置(海上或陆域)及其与台站间的距离有关。在台风中心不断逼近海岸时,佘山台4个分量记录的扰动信号均开始增强,但不同方向记录的信号强度存在较显著的差别,其中振动强度最大的方向(即优势振动方向)为160°,该方向与台站所处海岸线的走向密切相关。最后结合扰动信号的时频及空间响应特征,对比地表风速、海洋浮标记录后认为分量应变仪记录的低频扰动信号与近海浪高的相关性较好;综合信号的频谱特征,认为应变仪记录的台风扰动信号是由近岸浅海区域的海洋长重力波激发产生的。 相似文献
7.
对美国NGA,采用一维连续小波变换得到每条记录的小波功率谱。研究了任意时间处小波功率谱最大值所对应的主频率。结果表明:地震动主频率随时间的增大逐渐减小;竖向地震动分量的主频比水平向分量随时间减小更快。分别采用线性函数模型、指数函数模型和指数三角函数模型,分析了场地、震级和震中距对主频变化曲线的影响,拟合了主频率在不同场地条件、震级、震中距等情况下随时间的变化曲线,水平向和竖向的频率时变曲线整体上都是随时间递减的,且竖向衰减得更快些,大多数情况下竖向记录的高频成分比水平向记录的相应成分要多。 相似文献
8.
以1998年1月10日的张北地震为例，应用小波变换及傅里叶分析，分析震中附近的6个地磁台站在地震前后共6个月的地磁场三分量分钟值采样数据.发现各个地磁台站记录的地磁场Z分量在张北地震前三个月内出现不同程度的异常现象，这种现象的出现频率随着离发震时间越近而越来越高，出现的地点由南向北迁移.地磁场H和D分量没有此类异常出现.用这6个地磁台出现异常时同一频率所对应的振幅值绘出等值曲线，得到的图形是稳定的四象限分布，震中基本上位于0～3nT的等值线上.结果表明小波分析是提取地震磁效应的有效工具，同时也证实了地震磁效应的客观存在. 相似文献
9.
提出了一类含有三个可调参数的分析小波（称为三参数小波），通过选择这三个参数，可使其最适合于所给定的问题．Morlet小波及改进的Morlet小波是其特例．通过对三参数小波中的参数加以约束，可以获得一类新的近似解析小波．论证了通过恰当的选择参数，三参数小波不仅适合于分析包含慢变频率和振幅分量的信号，而且也适合于包含快变分量的信号．以三参数小波为分析小波，提出了一种用于薄互层地震资料分析的方法．该方法能够刻画薄互层的沉积旋回，也能研究薄互层内部的局部结构，并采用模型资料验证了方法的有效性． 相似文献
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应用相关性分析和小波分析方法，研究气压、水位与榆树沟分量应变之间的关系及影响机制，结果表明：(1)水位是榆树沟分量应变长周期变化的主要影响因素，尤其对分量应变EW、NE向影响较显著，表现为中高度线性负相关；2016—2018年EW向相位滞后水位约1 d, NE向相位滞后水位约8 d; 2019—2021年EW向相位滞后水位约4 d, NE向相位滞后水位约7 d;(2)气压是分量应变短周期变化的主要影响因素，EW、NW向对其响应更为灵敏，表现为中高度线性负相关；EW向与气压不存在相位滞后，NW向相位滞后气压约55 min;(3)小波分析结果显示，气压对EW分量影响的显著频段为26～28 min、210～215 min,对NW分量影响的显著频段为26～28 min、211～214 min。 相似文献
11.
In this study, signal processing approaches and nonlinear identification are used to measure seismic responses of reinforced concrete (RC) structures using the shaking table test. To analyze structural nonlinearity, an equivalent linear system with time‐varying model parameters, singular spectrum analysis to elucidate residual deformation, and wavelet packet transformation analysis to yield the energy distribution among components are adopted to detect the nonlinearity. Then, damage feature extraction is conducted using both the Holder exponent and the Level‐1 detail of the discrete wavelet component. Finally, the modified Bouc‐Wen hysteretic model and the system identification process are employed to the shaking table test data to evaluate the physical parameters, including the stiffness degradation, the strength deterioration and the pinching hysteresis. Finally, the identified stiffness and strength degradation functions from the test data of RC frames in relation to the degree of ground shaking, damage index and the identified nonlinear features are discussed. Based on the proposed method, both signal‐based and model‐based identifications, the relationship between the damage occurrence and severity of structural damage can be identified. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
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Rainfall–runoff processes appear to be highly nonlinear in Bayinbluk watersheds of the northwestern China. In this study, the time‐scale wavelet transform has been used for the analysis of this nonstationary system. The Haar and Morlet wavelet transform were used to analyse the rainfall–runoff conversion relationship. Wavelet power spectrum and change point methods are also employed to analyse rainfall rates and runoffs measured at daily to half‐hourly sampling rate. The four experimental sites (Luoto, Haer, Kuce and Shengl) are located in the Tianshan Mountains (Xinjiang province, China). Correlation analysis and wavelet transform are first applied to runoff process in different underlying surfaces. Wavelet analyses of rainfall rates and runoffs also give meaningful information on the temporal variability of the rainfall–runoff relationship. Change point and wavelet power spectrum analysis provide simple interpretation of energy distribution between different scales. The results indicate that wavelet transform is a good method for analysing the nonlinear relationship of temporal–spatial responses between rainfall and runoff. This method allowed quantification of the processes affecting runoff and provided an insight into their implications in surface water management. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
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利用峰值频率移动法估算零偏VSP资料的品质因子Q．该方法用Ricker子波和匹配地震子波分别逼近零相位和混合相位的震源子波，得到了峰值频率移动法估计Q值的公式．进而针对常规方法估计的地震子波峰值频率精度不高的问题，提出了估计地震子波峰值频率的特征结构法．通过合成零偏VSP资料的仿真试验，验证了峰值频率移动法估计Q值的正确性．仿真结果表明，与快速Fourier变换和Burg最大熵方法相比较，特征结构法得到的峰值频率和Q值精度高一些．仿真结果也表明，用峰值频率移动法估计Q值时需要选取恰当的子波参数,否则影响Q值估计的精度． 相似文献
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Jan F. Adamowski 《水文研究》2008,22(25):4877-4891
In this study, short‐term river flood forecasting models based on wavelet and cross‐wavelet constituent components were developed and evaluated for forecasting daily stream flows with lead times equal to 1, 3, and 7 days. These wavelet and cross‐wavelet models were compared with artificial neural network models and simple perseverance models. This was done using data from the Skrwa Prawa River watershed in Poland. Numerical analysis was performed on daily maximum stream flow data from the Parzen station and on meteorological data from the Plock weather station in Poland. Data from 1951 to 1979 was used to train the models while data from 1980 to 1983 was used to test the models. The study showed that forecasting models based on wavelet and cross‐wavelet constituent components can be used with great accuracy as a stand‐alone forecasting method for 1 and 3 days lead time river flood forecasting, assuming that there are no significant trends in the amplitude for the same Julian day year‐to‐year, and that there is a relatively stable phase shift between the flow and meteorological time series. It was also shown that forecasting models based on wavelet and cross‐wavelet constituent components for forecasting river floods are not accurate for longer lead time forecasting such as 7 days, with the artificial neural network models providing more accurate results. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
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基于EMD的信号瞬时特征的小波分析方法 总被引：8，自引：1，他引：7
提出了一种基于EMD(Empirical Mode Decomposition)的信号瞬时特征的小波分析方法。用这种方法提取非平稳信号的瞬时频率和瞬时幅值分三个基本步骤：首先,用EMD把信号分解成IMF(Intrinsic Mode Function)分量;接着,对IMF分量进行小波分析,从小波系数的幅角函数中提取小波脊线;最后,从小波脊线中提取瞬时频率和瞬时幅值。通过对仿真信号的分析,验证了该方法能有效地分析非平稳信号。 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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小波极大值方法及其在电磁异常信号提取中的应用 总被引：2，自引：2，他引：0
小波极大值法作为一种数据挖掘技术已经受到关注,并在地震科学研究领域开始进行应用研究。它能在长时间的观测数据中快速提取出不同时间、不同频率的有关异常信息。文中介绍了如何应用小波极大值法提取电磁场异常信息,即利用连续小波变换计算小波系数,计算各尺度小波系数的极大值,结合表征信号奇异性的Lipschitz指数分析异常的真实性,进而研究极大值在时间分布上的特点或规律,捕捉有关的电磁异常现象。利用该方法对2013年4月20日四川芦山7.0级地震后35d的连续观测的电磁场数据进行了分析,发现存在3次电磁场异常,探讨了这些异常可能与地震活动性之间存在的关系。尽管用这种方法尚不能确定发现的电磁场异常现象与地震有某种特定的关系,但是证明了小波极大值方法在连续观测数据中提取电磁异常现象的有效性。 相似文献
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On the basis of bispectral analysis applied to the hourly data set of neutral wind measured by meteor radar in the MLT region above Bulgaria it was demonstrated that nonlinear processes are frequently and regularly acting in the mesopause region. They contribute significantly to the short-term tidal variability and are apparently responsible for the observed complicated behavior of the tidal characteristics. A Morlet wavelet transform is proposed as a technique for studying nonstationary signals. By simulated data it was revealed that the Morlet wavelet transform is especially convenient for analyzing signals with: (1) a wide range of dominant frequencies which are localized in different time intervals; (2) amplitude and frequency modulated spectral components, and (3) singular, wave-like events, observed in the neutral wind of the MLT region and connected mainly with large-scale disturbances propagated from below. By applying a Morlet wavelet transform to the hourly values of the amplitudes of diurnal and semidiurnal tides the basic oscillations with periods of planetary waves (1.5/20 days), as well as their development in time, are obtained. A cross-wavelet analysis is used to clarify the relation between the tidal and mean neutral wind variability. The results of bispectral analysis indicate which planetary waves participated in the nonlinear coupling with the atmospheric tides, while the results of cross-wavelet analysis outline their time intervals if these interactions are local. 相似文献