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2021年5月21日漾濞Ms6.4地震是云南近10 a以来继Ms6.5鲁甸地震和Ms6.6景谷地震后发生的又一次破坏性浅源地震,其震中位于滇西北地区维西-乔后断裂带附近。震源机制结果显示:此次地震属于走滑型破裂,符合区域构造特征。为进一步研究该地震强震动特征,特引入改进后的希尔伯特-黄变换(HHT),以不同角度客观分析强震动的尺度和频域特征。研究结果表明:希尔伯特-黄变换在对实际地震动记录进行特征提取后,得到的边际谱和时频谱可在一定程度上保留原始数据的主要信息,该方法可为类似破坏性浅源地震的强震动特征分析提供更有效的信息参数,保证了信号分解的稳定性,更适于处理非平稳信号,可为现代信号应用分析于强震动特征提供另一种新思路。 相似文献
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以地磁秒数据为研究对象,通过离散Gabor变换将时域的地磁数据转换至二维时频面,提取Gabor变换谱图的均值和方差作为特征值,使用支持向量机实现地磁正常数据与磁暴干扰数据的自动分类识别。对5个地磁台的200组地磁秒数据进行计算分析,结果表明该方法对测试样本数据的识别率可达94%。 相似文献
33.
34.
构造地震一般由断层摩擦失稳所致.断层内部及周边所累积的剪切形变则通过同震滑动位移得到局部释放.因此,震后断层内部及近断层周边的静态剪切应力变化量的空间分布可通过断层面上的滑动位移分布计算得到.本文采用傅氏变换方法(FTM)计算单一有限断层同震滑移场所形成的静态剪切应力变化分布,近断层两侧的应力变化计算可由波数域内应力近似算法获得.结果表明,FTM快速有效、易于实现,有效地避免了常规应力计算中奇异值的出现.以2008年Mw7.9中国汶川大地震为例,采用前人所得有限断层滑动位移模型,得到了断层面和近断层周边准3D剪切应力分布解,并同主震后中强余震的空间分布特征作了比较.结果表明,大部分的中强余震震源位置处于剪切应力变化值为正的区域,由同震位移所产生的局部应力降峰值和均值大小同应力变化的正值大致相当,从而表明了快速且有效地计算断层内部及近断层附近的应力变化分布可以为主震后强余震发生的潜在区域提供指示意义.需要强调的是,应力变化空间分布特征的获取强烈地依赖于有限断层滑移模型解.有关滑动位移反演解的多解性对应力变化计算结果的影响,本文作了必要的讨论. 相似文献
35.
基于HHT变换得到瞬时能量谱,并以简谐地震反应为理论基础进行多自由度体系在地震动作用下的瞬态反应计算。通过对一个长周期(十五层)结构工程实例的地震瞬态反应计算分析,揭示长周期结构有别于短周期结构动力响应的独特特性:长周期结构位移响应的瞬时能量峰值的时间滞后于地震动能量峰值的时间,且主要受到瞬态振动的控制,并以低阶振型的控制为主,第一阶振型峰值位移滞后的时间最长,滞后的时间主要取决于结构的第一阶自振周期。研究结果表明,长周期结构在强烈地震动作用下,地震动强度出现的最大时刻并不总是对应于结构破环与倒塌的时间。 相似文献
36.
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
37.
Structural modal parameter identification and damage diagnosis based on Hilbert-Huang transform 总被引:1,自引:1,他引:0
Traditional modal parameter identifi cation methods have many disadvantages,especially when used for processing nonlinear and non-stationary signals.In addition,they are usually not able to accurately identify the damping ratio and damage.In this study,methods based on the Hilbert-Huang transform(HHT) are investigated for structural modal parameter identifi cation and damage diagnosis.First,mirror extension and prediction via a radial basis function(RBF) neural network are used to restrain the troublesome end-effect issue in empirical mode decomposition(EMD),which is a crucial part of HHT.Then,the approaches based on HHT combined with other techniques,such as the random decrement technique(RDT),natural excitation technique(NExT) and stochastic subspace identifi cation(SSI),are proposed to identify modal parameters of structures.Furthermore,a damage diagnosis method based on the HHT is also proposed.Time-varying instantaneous frequency and instantaneous energy are used to identify the damage evolution of the structure.The relative amplitude of the Hilbert marginal spectrum is used to identify the damage location of the structure.Finally,acceleration records at gauge points from shaking table testing of a 12-story reinforced concrete frame model are taken to validate the proposed approaches.The results show that the proposed approaches based on HHT for modal parameter identifi cation and damage diagnosis are reliable and practical. 相似文献
38.
39.
针对快速滤波分解信号为本征模态函数(IMF)所产生的边界效应问题,提出了一种抑制这种边界效应的方法。即利用快速滤波先将原信号分解为本征模态函数,然后在信号内部截取适当的两段分别延拓到原信号两端,经快速滤波得到分解结果后,再截去延拓的部分,保留原信号长度的分解结果。通过实例验证了该方法的有效性。 相似文献
40.
This work investigates the occurrence of disturbances across a wide range of VLF and LF frequencies received prior to a seismic event (Mw = 4), that took place on May 12th 2012, the epicenter of which was very close (14 km) to the VLF/LF station. The signals analyzed were emitted from five VLF and five LF European transmitters. This seismic event produced precursory ionospheric disturbances, identified as spectral distortion, three days before its occurrence, providing a distinct pattern open to further investigation. Although the basis of the ionosphere interaction with seismic phenomena has been well documented in previous studies, the close proximity of the receiver to the seismic event provides a new perspective to this study. The monitored signals have undergone normalization and then they have been processed by means of the Hilbert-Huang Transform. Diagrams of the signals relevant to the phenomena are presented and the disturbances that are present in the raw data are accentuated through further processing. 相似文献