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全球、中国大陆和华北地区地震活动韵律性时变特征及趋势分析 总被引：4，自引：0，他引：4
基于Morlet小波变换，提出一种新的定量划分地震活跃期或平静期的分析方法，形成了根据复小波变换得到不同周期累加能谱极大值点变化、实小波变换振动周期谱时频分布以及指定周期的小波振动周期随时间变化的极值分布规律来研究地震活动韵律性及其时变特征的物理思路。通过对全球、中国大陆和华北地区浅源地震年释放能量的时间序列分析。对研究区强震活动的韵律性及其时变特征有了新的认识。根据目前强震活动具有的韵律性，结合历史地震活动情况，对未来研究区地震趋势进行了初步分析。 相似文献
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通过分析全球巨大地震活动周期、活跃时段和活动空间分布特征,探讨未来全球发生巨大地震的活跃时段和主体区域.结果表明:① 全球地震活动存在着置信度远超过95%的50年左右显著活动周期,此外还存在80——100年左右显著性不强的活动周期;② 通过对全球地震MSge;8.3时间序列图和MSge;8.0应变能时间序列图分析,得到活跃期10——14年,平静期39——41年,2004年后又进入了巨大地震的强活跃期,可能会一直持续到2018年;③ 强活跃时段内发生的MSge;8.5巨大地震存在着一定的相关性,太平洋板块北边界（美国阿拉斯加附近区域——阿留申群岛——千岛群岛）是发生8.5级以上地震最关注的地区,其次是太平洋板块的南美洲边界(尤其是秘鲁及其周边区域),应对这两个地区进行重点关注和监测．本文从地震活动性角度研究巨大地震的强活跃期问题,并推测全球发生8.5级以上地震的活跃时段和主体地区,而对于其机理问题值得进一步深入研究． 相似文献
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应用基于Morlet小波变换的一种新的定量划分地震活跃期或平静期的分析方法,研究了华南和广西地区1900～2003年间浅源地震年释放能量的时间序列,对研究区中强地震活动的周期性特征有了新的认识。研究发现,华南地区的地震具有17a,3a和8a三个活动主周期,广西地区的地震具有29a,11a和16a三个活动主周期。根据目前中强震活动具有的周期性,结合历史地震活动情况,对研究区未来几年的地震活动趋势进行了预测。 相似文献
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Morlet小波在时、频两域都具有良好的局部性,是对时间序列进行多尺度分析和局部特性研究常用的小波变换方法。本文运用Morlet小波变换分析了云南省大理市下关水化站1990~2013年期间水氡、水汞、流量、气压和固体CO2月均值时间序列的变化特征,并与同时期大理市附近50km以内ML2.0~2.9、100km以内ML3.0~3.9、200km以内ML4.0~4.9和600km以内MS≥5.0地震活动月频度的Morlet小波变换特征进行了对比研究,分别计算了5项前兆资料月均值与4个震级范围地震活动月频度的小波平方模之间的相关系数,并对其相关性进行了探讨。 相似文献
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2020年6月26日新疆于田6.4级地震发生在新疆和田至西藏日土6.0级左右年度地震重点危险区内部, 中期(年度)预测正确, 其中核心依据之一为该地区6级以上地震准周期特征。 Morlet小波变换定量计算显示11.7年、 5.8年和79.5年为主要周期成分, 其中11.7年和5.8年周期通过了90%置信度检验, 具有显著性。 本文在回顾于田6.4级地震前地震活动准周期特征基础上, 进一步讨论了区域范围、 计算参数、 时间序列长度对周期谱稳定性的影响和小波变换在地震预测中的应用等问题。 相似文献
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利用连续小波变换对全天山地区1790年1月至1997年12月的地震活动情况进行分析和研究。结果表明，全天山地震活动即存在约11O年的大震活跃周期和50年左右的地震活动幕，也存在与太阳黑子活动相关的周期，并且这些周期是随时间变化的。与此同时，新疆南、北天山等地震带1893年以来也普遍存在相对比较稳定的11年和50年左右地震活动周期，只是在不同年份有较大的波动。连续小波变换揭示了新疆地震活动周期的时变性。根据新疆大震活动的11年左右周期可推测2006～2007年左右新疆地区有可能再次发生7级左右大地震，2002～2005年之间地震活动相对偏弱，Ms≥4．7级中强震次数偏少，活动强度为5级和6级地震。 相似文献
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中国大陆及邻区地震活动周期及显著性检验 总被引：1，自引：0，他引：1
本文针对中国大陆及邻区和中国大陆地区的不同起始震级的地震资料的不同时间段、 不同数据预处理的地震应变能(贝尼奥夫应变)进行小波分析, 研究不同区域的地震活动周期谱及其显著性水平(即置信度), 结果表明: ① 在中国大陆及邻区的地震活动周期谱中, 23年左右周期的置信度超过95%; 45年和90年左右周期的置信度为90%左右。 ② 中国大陆地区存在明显的25年左右周期, 置信度超过95%, 而其它周期并不明显。 ③ 无论是中国大陆地区还是中国大陆及邻区, 同一个周期的置信度随计算资料的起始震级减小而降低。 特别是中国大陆地区和大陆及邻区都存在置信度超过95%的23～25年周期对于地震的活跃与平静预测具有现实意义。 而中国大陆及邻区地震活动的数十年或百年尺度的周期在地震趋势估计中是不应该被忽视的因素。 相似文献
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基于连续小波变换的大地电磁信号谱估计方法 总被引：16，自引：5，他引：11
在基于连续小波变换的大地电磁信号谱估计方法中 ,通过引入整体平均、小波系数收缩和显著性检验等统计技术 ,以提高谱估计的精度 .文中同时讨论了连续小波变换中各种参数的选取问题 ,给出了Morlet小波函数中尺度与傅里叶频率之间转换的经验公式 ,并给出了谱估计的具体算法 .结果表明 ,本文方法可有效压制较强的白噪声和局部相关噪声 .与FFT谱估计方法相比 ,该方法大大降低了对信号记录长度的要求 ,因而对大地电磁信号的处理有实际意义 . 相似文献
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为有效提高山西测震台网震相识别精度,在论述小波变换原理基础上,结合台网记录的震相特征,针对干扰大、能量弱的震相,采用小波变换进行分析。常见噪声干扰相对地震信号频率较高,小波变换能够有效压制噪声,提高震相识别精度;对于能量较弱的震相,可以利用小波变换分解信号,按频率逐层进行震相识别。分析认为,小波变换是识别山西地区震相的有效方法。 相似文献
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Introduction The study mainly focused on tidal information, i.e. earth tide in the continuous deformationdata processing and analysis before. And the analysis methods used were specially for earth tideonly. As to the medium-long period and non-tidal information, fitting and filtering are not the bestmethods. Because they are not able to reflect the variation process of frequency information withtime and to distinguish and extract more earthquake information, although they can eliminateyea… 相似文献
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Liu Xiqiang 《中国地震研究》2005,19(2):181-191
Based on the Morlet complex wavelet transformation, the authors put forward a kind of new method for distinguishing periods of seismic activity and quietude and a new physical thought on the time-dependent wavelet accumulation energy spectrum with periods, the time-frequency distribution of wavelet vibration period spectrum and period-specific wavelet vibration spectrum. By applying the above methods to a time series which is composed of earthquake accumulation energy per year for the world, the Chinese continent and North China,respectively, we obtained some new information about the rhythm of shallow earthquake activity. Considering the historic earthquakes and the rhythm characteristics of current strong earthquake activity, the earthquake tendency in the next years is discussed. 相似文献
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The time-frequency analysis and anomaly detection of wavelet transformation make the method irresistibly advantageous in non-stable
signal processing. In the paper, the two characteristics are analyzed and demonstrated with synthetic signal. By applying
wavelet transformation to deformation data processing, we find that about 4 months before strong earthquakes, several deformation
stations near the epicenter received at the same time the abnormal signal with the same frequency and the period from several
days to more than ten days. The GPS observation stations near the epicenter all received the abnormal signal whose period
is from 3 months to half a year. These abnormal signals are possibly earthquake precursors.
Foundation item: Joint Seismological Science Foundation of China (604021) and National Natural Science Foundation of China (40074024). 相似文献
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基于小波变换的信号突变检测滤波和瞬态谱研究 总被引：5，自引：0，他引：5
该文简述了小波理论产生的背景和发展过程,详细介绍了小波变换的概念、基本特性以及基于小波变换的信号突变检测、滤波及基于小波包变换的瞬态谱研究方法和结果。文后对小波变换在地震信号处理中的应用前景进行了讨论。 相似文献
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Using wavelet‐domain adaptive filtering to improve signal‐to‐noise ratio of nuclear magnetic resonance log data from tight gas sands 
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下载免费PDF全文 In tight gas sands, the signal‐to‐noise ratio of nuclear magnetic resonance log data is usually low, which limits the application of nuclear magnetic resonance logs in this type of reservoir. This project uses the method of wavelet‐domain adaptive filtering to denoise the nuclear magnetic resonance log data from tight gas sands. The principles of the maximum correlation coefficient and the minimum root mean square error are used to decide on the optimal basis function for wavelet transformation. The feasibility and the effectiveness of this method are verified by analysing the numerical simulation results and core experimental data. Compared with the wavelet thresholding denoise method, this adaptive filtering method is more effective in noise filtering, which can improve the signal‐to‐noise ratio of nuclear magnetic resonance data and the inversion precision of transverse relaxation time T2 spectrum. The application of this method to nuclear magnetic resonance logs shows that this method not only can improve the accuracy of nuclear magnetic resonance porosity but also can enhance the recognition ability of tight gas sands in nuclear magnetic resonance logs. 相似文献
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In this paper, a new approach to structural damage detection is presented using mode shape difference between the reference and damage states. In order to capture and display the signal of damage, wavelet transformation is performed upon the mode shape difference function. Results show that this presentation of signal is effective for damage detection. Furthermore, practical aspects of damage identification are investigated, including understanding and using the frequency contents of the mode shape difference function, the mother wavelet function and the resulting wavelet coefficients due to the band‐limited filtering of wavelet transformation. This proposition is experimented. Results are assertive of the proposed concept. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献