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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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高频噪声压制是高分辨率地震数据处理中提高信噪比的关键性问题.本文针对f-x(频率-空间)反褶积空间预测滤波器无法处理非平稳、非线性信号的缺点,提出了一种基于高通滤波的频率-空间域经验模态分解(Empirical Mode Decomposition in the frequency-space domain,f-xEMD)压制地震剖面中高频噪声的方法.该方法采用全域高通滤波从原始数据中分离出含有部分有效信号的高频数据,将其变换到f-x域,然后在滑动的短窗口内提取每一个频率的空变数据序列进行EMD分解得到高频复本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)IMF1,将所有频率的IMF1序列反Fourier变换到时间域得到噪声剖面,将其与原始数据相减,达到高频噪声压制的目的.该方法可克服传统EMD分解方法中的模态混叠现象,保护陡倾角反射同相轴;压制后的噪声剖面中不包含有效信号能量,地震剖面的信噪比得到了提高.模拟数据和实际数据处理结果充分证明了该方法的有效性. 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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地震信号由于各种原因，往往是一种非线性、非平稳信号，基于平稳信号理论的常规傅立叶变化方法不能刻画任一时刻的频率成分.时频分析能同时保留时间与频率信息，目前已经出现了很多时频分析方法.本文介绍了Hilbert变换、Hilbert-Huang变换、正弦曲线拟合、雷克子波匹配、短时傅立叶变换、小波变换、S变换以及Cohen类这八种方法，并从时间分辨率、频率分辨率，以及对多频率成份信号适应能力等各方面阐述了各种方法的优缺点，对其中的一些方法结合了理论记录进行了试算，进一步阐述了这些方法的长处和不足之处. 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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地震数据本质上是时变的,不仅有效同相轴表现出确定性信号的时变特征,而且复杂地表和构造条件以及深部探测环境总是引入时变的非平稳随机噪声.标准的频率-空间域预测滤波只适合压制平面波信号假设下的平稳随机噪声,而处理非平稳地震随机噪声时,需要将数据体分割为小窗口进行分析,但效果不够理想,而传统非预测类随机噪声压制方法往往适应性不高,因此开发能够保护地震信号时变特征的随机噪声压制方法具有重要的工业价值.压缩感知是近年出现的一个新的采样理论,通过开发信号的稀疏特性,已经在地震数据处理中的数据插值以及噪声压制中得到了应用.本文系统地分析了压缩感知理论框架下的地震随机噪声压制问题,建立了阈值消噪的数学反演目标函数;针对时变有效信息具有的可压缩性,利用有限差分算法求解炮检距连续方程,构建有限差分炮检距连续预测算子(FDOC),在seislet变换框架下,提出一种新的快速稀疏变换域———FDOC-seislet变换,实现地震数据的高度稀疏表征;结合非平稳随机噪声不可压缩的特征,提出了一种整形迭代消噪方法,该方法是一种广义的迭代收缩阈值(IST)算法,在无法计算稀疏变换伴随算子的条件下,仍然能够对强噪声环境中的时变有效信息进行有效恢复.通过对模型数据和实际数据的处理,验证了FDOC-seislet稀疏变换域随机噪声迭代压制方法能够在保护复杂构造地震波信息的前提下,有效地衰减原始数据中的强振幅随机噪声干扰. 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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Hilbert-Huang Transformation(HHT)是一种新的非线性信号处理方法(Huang,1998).通过HHT对信号进行经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD),能有效地把各种频率成分以本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)形式从中分离出来.再对IMF序列进行Hilbert变换,可得到包含时间、频率、振幅的三维离散时频谱.它提供了非常清晰的局部细节时频特征,适合于描述具非线性非平稳性变化特征的信号. 相似文献
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瞬变电磁法(TEM)是电法勘探的一个重要分支,具有受地形影响小、工作效率高、对低阻体分辨率高纯异常测量等优点.在野外数据采集过程中,瞬变电磁数据容易受到周边环境噪声的干扰.由于瞬变电磁的晚期信号能量弱,极易被噪声淹没,使得数据处理过程中出现假异常.为了更好地减弱噪声的影响,剔除假异常,得到真实的地下介质信息.本文把Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang Transform,简称HHT)方法应用到瞬变电磁数据处理中,通过对含有噪声的瞬变电磁仿真数据进行经验模态(Empirical Mode Decomposition,EMD)分解、重构,得到了真实的电磁信号,证明HHT方法在瞬变电磁去噪中可行.最后对TEM实测数据进行EMD分解、重构,结果表明该方法能够有效的压制噪声的干扰,突出TEM真实信号,较好的识别异常体的位置,提高TEM解译结果的准确性. 相似文献
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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—黄变换用于处理非线性非平稳信号,由经验模态分解和希尔伯特谱分析2部分组成。本文采用希尔伯特—黄变换方法,相继对大同地震台地电阻率月值数据和宝昌地震台地电阻率月值、整点值数据进行处理。结果显示:(1)大同、宝昌地震台地电阻率月值数据对应的Hilbert谱具有较高分辨率,高幅值在归一化频率0.05—0.15区间内呈"余弦"变化形态;(2)希尔伯特—黄变换在提取地电阻率异常变化、高频信息及去除噪声等方面效果较好,在未来地电资料处理中具有广泛的应用前景。 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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本文采用Hilbert-Huang变换分别对磁暴干扰下的“天宫二号”空间实验室大气质谱信号和乌鲁木齐地磁基准台FHDZ-M15所产出地磁数据进行特征分析.实验首先采用小波分析方法分析两种信号的能量谱,结果可得:“天宫二号”空间实验室大气质谱信号和M15地磁信号在磁暴时段能量较为集中,且幅值较大.该实验表明两种信号的能量分布成正相关性.基于Hilbert-Huang变换的时频聚集性及处理非平稳信号的能力,实验进一步采用Hilbert-Huang变换对磁暴干扰下的两种信号进行时频特性分析.通过对两种信号的Hilbert-Huang谱分析可得:“天宫二号”空间实验室大气质谱信号和M15地磁信号在磁暴干扰下的频率均主要集中在0.2 Hz之内.同时,Hilbert-Huang谱实验清晰反映出了两种信号能量随时间和频率的分布情况. 相似文献
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本文通过端点效应压制的Hilbert-Huang变换, 对大同及沁源台布置的四分量钻孔应变仪记录的印尼8.6级地震激发的应变地震波形进行时频分析, 结果显示印尼8.6级地震的主震和8.2级余震的应变地震波序列各个震相具有不同的时频特征: ① 地震波到达之前的所谓“环境噪声”部分, 瞬时频率低, 瞬时振幅小; ② P波初至时, 高频成分突然增加, 振幅也随即增强; ③ S波到达时, 频率有所降低而振幅剧烈上升; ④ 面波到达时, 振幅进一步剧烈上升达到整个序列的极大值; ⑤ 尾波部分振幅逐渐降低, 但与噪声部分相比频率依然偏高, 振幅依然偏大。 本文也将应变地震波与地震仪记录的地震波进行对比, 虽然应变地震波与地震波波形和Fourier谱具有极高的相关系数, 但从Hilbert-Huang变换得到的边际谱上看, 应变地震波与地震波有显著的区别, 应变地震波比地震波记录的低频成分相对更多。 通过Hilbert谱, 有助于更好地了解非平稳信号的局部特征, 对于突变信号的地震波, Hilbert-Huang变换是一个较好的时频分析工具。 相似文献