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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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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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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
5.
A technique to improve the empirical mode decomposition in the Hilbert-Huang transform 总被引：2，自引：0，他引：2
The Hilbert-based time-frequency analysis has promising capacity to reveal the time-variant behaviors of a system. To admit
well-behaved Hilbert transforms, component decomposition of signals must be performed beforehand. This was first systematically
implemented by the empirical mode decomposition (EMD) in the Hilbert-Huang transform, which can provide a time-frequency representation
of the signals. The EMD, however, has limitations in distinguishing different components in narrowband signals commonly found
in free-decay vibration signals. In this study, a technique for decomposing components in narrowband signals based on waves’
beating phenomena is proposed to improve the EMD, in which the time scale structure of the signal is unveiled by the Hilbert
transform as a result of wave beating, the order of component extraction is reversed from that in the EMD and the end effect
is confined. The proposed technique is verified by performing the component decomposition of a simulated signal and a free
decay signal actually measured in an instrumented bridge structure. In addition, the adaptability of the technique to time-variant
dynamic systems is demonstrated with a simulated time-variant MDOF system. 相似文献
6.
基于Hilbert-Huang变换和随机减量技术的模态参数识别 总被引：2，自引：0，他引：2
傅里叶分析的信号处理方法对非线性、非平稳信号的处理能力差,传统的模态参数识别方法也存在阻尼比识别精度不高的问题。基于Hilbert-Huang变换和随机减量技术提出了一种新的、实用的模态参数识别方法,首先对结构振动信号进行滤波处理和经验模态分解,得到若干阶本征模态响应,然后利用随机减量技术提取自由衰减响应,进而由Hilbert-Huang变换得到信号的瞬时特性,最后结合模态识别的基本理论识别结构的模态频率和模态阻尼比。为了验证这一方法的有效性,对12层钢筋混凝土框架模型振动台试验一测点的加速度记录进行了处理,识别了模态参数,识别结果与其它识别方法及有限元分析结果的对比表明该方法识别模态频率是可靠的,而模态阻尼比识别的精准性仍然难以确认。 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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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
9.
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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Reservoir information extraction using a fractional fourier transform and a smooth pseudo Wigner-Ville distribution 总被引：1，自引：0，他引：1
Zhu-Wen Wang Xiao-Li Wang Min Xiang Jing-Hua Liu Xue-Ang Zhang Chuang Yang 《应用地球物理》2012,9(4):391-400
Currently, it is difficult for people to express signal information simultaneously in the time and frequency domains when analyzing acoustic logging signals using a simple-time or frequency-domain method. It is difficult to use a single type of time-frequency analysis method, which affects the feasibility of acoustic logging signal analysis. In order to solve these problems, in this paper, a fractional Fourier transform and smooth pseudo Wigner-Ville distribution (SPWD) were combined and used to analyze array acoustic logging signals. The time-frequency distribution of signals with the variation of orders of fractional Fourier transform was obtained, and the characteristics of the time-frequency distribution of different reservoirs under different orders were summarized. Because of the rotational characteristics of the fractional Fourier transform, the rotation speed of the cross terms was faster than those of primary waves, shear waves, Stoneley waves, and pseudo Rayleigh waves. By choosing different orders for different reservoirs according to the actual circumstances, the cross terms were separated from the four kinds of waves. In this manner, we could extract reservoir information by studying the characteristics of partial waves. Actual logging data showed that the method outlined in this paper greatly weakened cross-term interference and enhanced the ability to identify partial wave signals. 相似文献
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Α new method based on variational mode decomposition (VMD) is proposed to distinguish between coal-rock fracturing and blasting vibration microseismic signals. First, the signals are decomposed to obtain the variational mode components, which are ranked by frequency in descending order. Second, each mode component is extracted to form the eigenvector of the energy of the original signal and calculate the center of gravity coefficient of the energy distribution plane. Finally, the coal-rock fracturing and blasting vibration signals are classified using a decision tree stump. Experimental results suggest that VMD can effectively separate the signal components into coal-rock fracturing and blasting vibration signals based on frequency. The contrast in the energy distribution center coefficient after the dimension reduction of the energy distribution eigenvector accurately identifies the two types of microseismic signals. The method is verified by comparing it to EMD and wavelet packet decomposition. 相似文献
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多尺度分析方法实现了信号分析的时频局部化,是测井数据时频分析与地质解释恰当的数学工具.测井资料作为地层岩性、物性的反映,其中必然蕴含了大量与沉积地层旋回变化有关的信息.以胜坨油田某井为例,采用db4最佳小波基分别对自然伽马、自然电位和声波等测井曲线进行了多尺度分析,将一维测井数据拓展为二维深度-尺度空间,提取小波变换系数的时频色谱信息和能量信息,从而确定出测井曲线识别准层序界面的最佳尺度.依据最佳尺度下的小波系数幅度振荡特征和时频色谱信息实现了对准层序界面的自动划分,与传统方法所划分的界面基本一致.这些探索为层序地层的定量划分提供了一种新的思路. 相似文献
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目前常见测井-地震综合应用技术主要是测井约束地震反演技术,该技术存在两方面的研究精度问题.一是初始模型等因素影响反演的精度和分辨率,二是波阻抗的多解性难免造成反演的多解性.由于存在以上原因,有必要探索其他方式的"井震结合"研究思路,根据测井、地震信息具有地质背景成因一致的特点,提出寻找二者具有的、可相互辨识的共同地质属性的分析方法,研究认为,测井、地震共同地质属性的辨识可表现在两方面,一是测井、地震信息在地质界面上下地质成因相同.深入研究两者可相互辨识的地质属性信息,可提供地质界面的识别与追踪依据;二是对于一个具体的地质事件或地质体,也理应找到具有同一成因基础的、可相互辨识的信息响应依据.利用该方法对羊二庄某区的实践表明,在测井、地震信息成因一致性分析手段的基础上,开展测井-地质共同地质属性的辨识、追踪研究,对复杂油气区有利目标的追踪具有有效性,该研究成果被钻井结果证实. 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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经验模态分解算法(EMD)是一种基于有效波和噪声尺度差异进行波场分离的随机噪声压制方法,但由于实际地震数据波场复杂,导致模态混叠较严重,仅凭该方法进行去噪很难达到理想效果.本文基于EMD算法对信号多尺度的分解特性,结合Hausdorff维数约束条件,提出一种用于地震随机噪声衰减的新方法.首先对地震数据进行EMD自适应分解,得到一系列具有不同尺度的、分形自相似性的固有模态分量(IMF);在此基础上,基于有效信号和随机噪声的Hausdorff维数差异,识别混有随机噪声的IMF分量,对该分量进行相关的阈值滤波处理,从而实现有效信号和随机噪声的有效分离.文中从仿真信号试验出发,到模型地震数据和实际地震数据的测试处理,同时与传统的EMD处理结果相对比.结果表明,本文方法对地震随机噪声的衰减有更佳的压制效果. 相似文献
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地球天然脉冲电磁场（ENPEMF）信号,可理解为地球天然变化磁场的瞬间扰动,携带了大量有用的地质构造及其动力学信息.研究ENPEMF信号所蕴含的时间-频率联合分布特点,有利于深入了解目标对象的地球物理现象及其地质动力学原理.本文针对ENPEMF信号的非平稳特点,在数据驱动时频分析方法（DDTFA）的基础上提出了基于二值化同步压缩小波变换的改进算法（BSWT-DDTFA）.该算法可以实现数据驱动初始相位自动赋值的功能,具有自适应性.实验仿真和实际数据均证明了该改进算法不仅能够得到较为精确的频率曲线和更加清晰的时频分布,而且具有较强的抗噪声能力.以2013年芦山MS7.0地震为例,利用BSWT-DDTFA方法提取ENPEMF信号的时频特性,结果表明ENPEMF信号的时间-频率-幅度分布在震前有明显的异常特征. 相似文献
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为了分析测井曲线一维小波变换用于高分辨率层序地层研究的方法效果,从小波系数模极值点、过零点与信号突变点数学模型出发,分析高分辨率层序地层研究对测井曲线分层的要求,探讨测井小波变换最大分级和最佳小波选择,以一取心率高探井为例,用两种小波函数对四种测井曲线进行一维小波变换和高分辨率地层界面解译,进而在某油区用小波分析开展高精度地层对比.研究表明,选择恰当窗宽小波决定测井曲线小波分层精度、测井数据sym6 小波分解的小层界面划分效果要稍好于db4小波、常规测井曲线正则性小波分解可以很好地满足高分辨率层序地层划分要求. 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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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