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相似文献
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1.
上海佘山钻孔形变观测资料正常背景噪声变化特征分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
对上海佘山钻孔形变观测资料正常的背景噪声进行初步分析并定量刻画其正常信息场的变化特征。结果显示:上海佘山形变观测资料的小波变换细节部分不同尺度包含着不同的信号成分,通过研究形变观测资料小波变换各尺度信号的非震异常特征变化,可能会捕捉到与地震孕育过程有关的前兆异常信息。  相似文献   

2.
运用二进小波变换方法,分析了辽宁省跨断层观测资料不同尺度的小波变换的细节信号变换特征。研究结果表明,不同尺度小波变换分解的细节信号显示出不同的时变特征,可以识别和提取原始测值中不易分辨的震前异常。当尺度为3时的细节信号的年周期特征被打破,或者当尺度为3时的细节信号变化超出2倍均方差时,测点周围250km左右范围内发生中强地震的可能性很大。  相似文献   

3.
文章主要根据小波变换方法在不同尺度时细节的变化特征,通过一些震例对山西数字形变资料进行分析研究,发现,经过小波变换处理后的数据在细节部分达到第5层、第6层时,震前资料会显示出比较同步的长周期信号,这为识别和提取数字洞体形变资料中的趋势异常和短期异常提供了新的探索思路和方法。  相似文献   

4.
应用小波变换法可对不同频率成分进行分解的特性,选取db4小波基函数,尺度为1~8阶,对海拉尔地震台前兆资料进行分析研究。结果表明,应用小波变换方法可较容易地识别和剔除气压、场地环境干扰等影响海拉尔地震台伸缩仪观测资料精度的诸多因素,气压和场地环境干扰在小波细节分解d 3~d 6部分异常显著;小波变换法对同震效应的识别、提取和去除具有良好效果,远震在小波细节分解d 3~d 5部分异常显著,近震在小波细节分解d 1~d 3、d 6~d 8部分明显;爆破信号在小波分解d 1~d 8部分中均清晰可见,异常的宽度和幅度变化不大。因此,应用小波分解法能有效识别无法判断的干扰源。  相似文献   

5.
基于小波变换方法,对2009-2017年黑龙江省牡丹江地震台(MDJ)记录的5次朝鲜核爆信号进行Daubechies小波8层多尺度分解,通过对比分析近似和细节部分信息,发现核爆信号进行小波分解后,在不同层存在相同特征,且有别于地震信号分解后在相应各层的特征。可见,利用该方法可有效识别朝鲜核爆。  相似文献   

6.
借助Madab平台,应用能给出不同尺度下信号分解的近似部分和细节部分的小波变换方法.分析了福建省定点和流动跨断层场地的短水准形变观测资料。福建天马定点跨断层2003-2007年短水准观测资料的小波分析结果显示。分解到第七层的近似信号在极值和拐点出现前后往往有中强地震发生。由于福建省流动跨断层短水准测量为不定期观测,为取得等时间间隔的时序数据,我们采用三阶样条插值.在此基础上进行小波分析,发现分解到第三层的细节信号在台湾1999年“9.21”南投Ms7.6级地震前有明显的年变规律被破坏的现象.  相似文献   

7.
基于小波变换方法的包头台形变分析   总被引:3,自引:0,他引:3  
采用小波变换方法相继对包头台洞体应变和水管倾斜进行处理,研究形变数据固体潮、同震响应和周期性特征等。采用db4作为母小波对包头台形变进行5阶小波分解.分解后的细节部分能清晰地显示出包括1/3日波、半日波、日波和半月波等在内的固体潮汐波。对于2008年以来全球发生的M≥8.0级地震.包头台水管倾斜NS分量均有显著的同震响应现象发生.且在小波分解后的不同阶曲线中同震响应后续波形表现各异.另外在部分地震之前能观测到异常变化。采用Moflet小波作为母小波对包头台水管倾斜NS分量进行小波变换分析.获得的小波变换系数分布图能清晰地显示出倾斜数据中存在的包括半日潮和日潮在内的周期特征及其随时间变化情况。  相似文献   

8.
以小波分析方法为基础,对2 km范围以内的不同类型试验观测墩在同等观测条件下的GNSS时间序列的线性拟合残差进行sym8小波8尺度分解,得到不同尺度(也即不同频段)的噪声残差,然后将不同尺度的噪声残差组合成具有白噪声特性的高频部分、闪烁噪声特性的中频部分和随机游走性质的低频部分.仅分析了不同类型观测墩的被认为是GNSS固有的高频部分(白噪声)和中频部分(闪烁噪声)噪声幅值大小及变化情况.分析结果表明,在ITRF2005下按单日解采样并考虑观测误差及数据处理误差水平的情况下,可认为基岩、土层和楼顶标稳定性对白噪声及闪烁噪声幅值影响不大,在进行临震异常分析或震后形变异常监测时,上述不同类型观测墩观测数据基本满足要求.  相似文献   

9.
为高精度识别定点潮汐形变观测中干扰信号的时频响应特征,提出一种基于小波分解和同步挤压变换的形变干扰数据分频时频分析方法.首先,选用合适的小波基和分解层数对原始数据做多尺度分解和重构,提取出目标异常干扰分量信号;其次,基于分频策略采用高频分辨率较好的同步挤压广义S变换处理高频干扰分量,采用低频分辨率较好的同步挤压小波变换处理中低频干扰分量,同步挤压变换可以在传统方法结果基础上进一步“挤压”瞬时频带,获得更高精度的时频谱结果.利用该方法处理分析2016—2020年西昌小庙台形变观测中受调零标定、人为进洞、道路施工交通、抽水、降雨、地震波等因素影响的典型干扰数据,得到各类形变观测手段在不同干扰因素下的时频响应特征,为准确识别干扰及异常特征提供时频谱特征方面的参考.  相似文献   

10.
离散小波变换与重力异常多重分解   总被引:90,自引:22,他引:90       下载免费PDF全文
小波变换多尺度分析是位场分解的有益工具.离散二维小波变换产生的低阶小波细节具有尺度不变的特征,它们不随小波变换的总阶数改变,而总阶数的增加仅增加高阶小波细节的个数和改变最后的高阶逼近.因此,用小波变换分解重力异常时,可根据地质目的来组合小波细节,从而实现有地质意义的异常分解.实验表明,用小波变换分解的重力异常小波细节,同样起到功率谱分解的作用,用分解之后的小波细节功率谱可以精确确定场源的埋深.中国大陆科学钻探场地的重力异常分解给出局部异常分解的典型例子.  相似文献   

11.
Introduction Fourier transform that summed up a series discomposed sin functions of signal has been one of the widely used methods in the field of signal process all along. While for time information be-ing thrown away by this transform, it is difficult for us to judge when a special signal occurs on the way. Though short time Fourier transform (STFT) was developed later, which can probe local features of signals, it can not reveal what is really there because uniform window functions de-fin…  相似文献   

12.
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   

13.
Application of wavelet analysis to crustal deformation data processing   总被引:1,自引:0,他引:1  
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   

14.
为了提取天然地震和爆破或塌方记录波形在震源深度、震源尺度、震源破裂机制、地震波传播途径、地震波衰减等方面的差异特征信息,本对山东数字化台网记录的天然地震和爆破或塌方波形进行了小波多分辨率的能量线性度特征分析,提出了用小波变换能量线性度方法识别天然地震与爆破或塌方事件.结果表明:在精细结构小波分解信号“能量”线性度方面,天然地震主要集中在-2.0~1.0之间,爆破或塌方主要集中在2.0~3.4之间;在精细结构小波分解信号“能量”最大值对应的小波分解尺度方面,爆破或塌方主要集中在4~5,频段集中在0.7~3.1Hz之间,而天然地震主要集中在1~2,频段集中在6.25~25Hz之间.  相似文献   

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