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受窗函数的影响,短时傅里叶变换、小波变换、S变换等传统时频分析方法的分辨率不高.为了提高信号时频变换分辨率,发展了同步挤压小波变换算法;该算法将信号的时频谱值向其中心频率位置挤压,改善了信号时频分析结果,使得信号时频分辨率得到了很大的提升.但由于传统算法时窗固定,处理缺乏灵活性;因此,本文对S变换窗函数进行扩展,提出了同步挤压广义S变换.通过自适应窗函数挤压信号在S域的时频谱值,提高了算法的灵活性和时频分析聚焦能力.运用同步挤压广义S变换对南海某工区实际地震数据进行分频处理,结果显示含油气层能量随着频率的增加而逐渐衰减.因此,使用同步挤压广义S变换对地震数据进行分析处理,不仅可以对储层含油气性进行准确的检测,还可以对地层进行精确的标定. 相似文献
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针对地震勘探信号,对非平稳信号时频分析几种适效方法:短时Fourier变换、小波变换、S变换、Wigner分布、平滑伪Wigner分布、锥形核时频分布、AOK(adaptive optimum kernel,自适应最优核函数)分布等进行对比与应用研究.在阐明各种方法基本原理的基础上,进行数值分析与应用研究.首先对非平稳地震勘探模拟信号进行试算及时频属性提取,结合各类方法的信号表示理论,在时频局部化的精度和交叉项抑制等方面对计算结果进行对比分析;进一步应用于实际二维地震数据,提取瞬时频率和瞬时带宽等时频属性,进行比较研究.研究表明:对于地震勘探信号,就本文涉及的几种时频分析方法而言,AOK分布是时频局部化精度最高、交叉项抑制最好、时频匹配最优的方法,值得在地震勘探信号分析和地震属性提取、频谱分解等应用中深入研究和应用. 相似文献
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Gabor变换和S变换是常用的时频分析工具。根据测不准原理,它们的时频分解结果无法在时间域和频率域同时具有很高的分辨率。为了提高非平稳信号时频分解结果的分辨率,本文提出瞬时频率分布函数(IFDF)并利用它表达非平稳信号。当非平稳信号时频成分的分布满足测不准原理对信号可分辨的要求时,瞬时频率分布函数的支集和短时Fourier变换的小波脊支集是同一个集合。利用IFDF的该特征,本文提出一种迭代算法(Sparse-STFT)实现了信号的稀疏时频分解。该算法在每次迭代过程中利用残留信号的短时Fourier变换结果的脊支集更新信号的时频成分,每次迭代得到的时频成分的叠加结果即为最终的稀疏时频分解结果。文中的数值实验证明了Sparse-STFT可以有效地提高非平稳信号时频分解结果的分辨率。最后,本文将该方法应用于地震数据面波的压制中,取得了理想的处理结果。 相似文献
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受测不准原理的制约,小波变换、S变换等时频分析算法无法同时获得高时间分辨率和高频率分辨率。为了满足更高的要求,出现了一种联合小波变换和时频谱重组的新方法—同步挤压小波变换。本文从同步挤压小波变换和基于解析信号重构的同步挤压小波变换的原理出发,通过模型分析算法中参数设置对时频分析结果的影响,包括小波母函数、小波母函数的参数选择和小波阈值等,分析瞬时频率变化率不为零的信号所存在的时频谱模糊现象,并通过控制小波母函数、小波母函数参数以及小波阈值有效地减轻瞬时频率变化率不为零的信号所存在的时频谱模糊现象,时频谱的质量得到一定程度的提高。研究结果对获取高分辨率地震时频谱具有一定的指导意义。 相似文献
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匹配追踪方法是目前时频分辨率最高的时频分析方法.但传统的匹配追踪方法在寻找与信号匹配最佳的时频原子时,需在较大的参数搜索范围内对时频原子参数进行多重循环寻优迭代,计算效率较低.针对匹配追踪算法实现方式,本文主要工作及结论如下:(1)以Morlet小波为时频原子,以频率、相位、时延和尺度为时频原子参数,分析了信号在时频原子上的投影振幅对这四项时频原子参数的灵敏度,结果表明灵敏度顺序为:时延、频率、尺度和相位,据此结论可在算法实现时根据灵敏度顺序调整不同参数寻优迭代时的参数搜索范围,改善算法的计算效率;(2)针对频率、相位和时延参数已知尺度参数变化的时频原子,分析了利用Hilbert变换得到的瞬时参数表征时频原子参数初值的准确度,结果表明准确度顺序为:时延、频率和相位.据此结论可在算法实现时确定参数寻优的优先级顺序,改善算法的计算效率.与连续小波变换、广义S变换等时频分析方法的对比及在地震数据去噪中的应用效果表明匹配追踪方法效果较好. 相似文献
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同步挤压S变换是一种处理非平稳信号的新时频变换方法,通过"挤压"信号的S变换结果,可以得到高分辨率的时频谱.但是,当信号的相位随时间呈非线性变化时,同步挤压S变换计算出的瞬时频率会出现误差,并造成时频谱分辨率降低.为了改善其对于该类信号的时频分析效果,我们利用时间和频率的二阶偏导数对瞬时频率计算式进行修正,提出二阶同步挤压S变换.合成信号处理结果表明,二阶同步挤压S变换的分辨率不但明显高于常用时频变换,在信号瞬时频率随时间呈二次或正弦变化的情况下,其时频挤压效果也好于同步挤压S变换.我们将二阶同步挤压S变换应用到天然气地震勘探资料的谱分解当中,结果表明,二阶同步挤压S变换可以很好地检测到与天然气相关的谱异常.因此,二阶同步挤压变换对于地震解释是一种很有潜力的方法. 相似文献
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为刻画地震信号的局部层次特征,提高复杂地质体的地震分辨率,本文利用倒谱变换能够提高分辨率的特点,结合短时傅里叶变换,构造了倒时-频变换算法,并提出地震分倒频处理技术.文中对地震分倒频处理技术的公式推导、算法设计、分倒频处理技术提高地震纵向分辨率的机理进行了详细研究.设计出了适合三维地震资料处理的软件,并从理论上阐述了地震分倒频处理技术能够提高地震分辨率.利用倒时-频变换对多分量线性调谐信号模型做倒时-频分析,可以得到良好的时频分辨率.实际三维地震资料计算表明,该方法能够提高地震纵向分辨率,且计算效率高,适合大规模三维地震资料的处理. 相似文献
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2011年4月10日四川炉霍发生Ms5.3地震.本文选取了此次地震中不同震中距的台站所获取的三分量加速度时程记录,针对目前EMD分解的HHT方法存在的模态混叠问题,采用了一种基于EEMD分解提取信号时频特性的方法,对加速度记录进行能量计算和时频分析发现,该方法不但有效抑制了以往EMD分解过程中所出现的模态混叠问题,而且还较好地提取到记录的时频特性和能量集中分布的时频段.并与Fourier变换、小波分析进行了对比研究证明了该方法在处理非平稳、非线性强震信号中的有效性和实用性,在强震数据处理领域有着较好的应用前景. 相似文献
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《应用地球物理》2017,(4)
这篇文章重点研究改进的Gabor小波(improved Gabor wavelet,IGW)变)并讨论了它在地震信号处理和解释中的应用This paper introduces an improved Gabor wavelet andits complete transform,and mainly analyses their properties and discusses applications of these properties in seismic signal process and interpretation。改进的Gabor小波变换具有以下特性:1)IGWT把时域信号映射到时间-频率域,而传统Gabor小波变换把时间信号映射到时间-尺度域;2)IGWT可用于信号分频,通过固定变换的主频参数dominantfrequency,并变换能提取相应的子带信号,且其主频部分的信息与原信号相应频率部分的信息一致,通过调节变换的分辨率因子,变换能有效控制子带信号的带宽;3)用IGWT和IGWIT构建的滤波器有良好的时-频局部性,在指定时-频范围内能实现针对性滤波。文章用仿真实验和实际用例验证IGWT的这些特性,并在提高地震信号分辨率、地震信号分频和识别小断层等地震信号处理和解释等方面的应用中取得良好效果。 相似文献
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为方便台站工作人员快速准确分析定点形变观测数据的时频响应特征,利用MATLAB软件研发了基于小波分析和同步挤压时频变换的交互式数据处理与成图软件包。该软件包遵循模块化设计原则,利用导入模块读取从中国地震前兆台网数据处理系统下载的原始数据,利用预处理模块对缺失数据进行插值补全,利用小波分解与重构模块从原始数据中提取待分析的目标信号分量,利用同步挤压时频分析模块对提取目标进行高精度时频分析,并在各模块关键节点中增加绘图功能,全部处理过程采用绘图-参数输入-绘图交互的方式进行,参数灵活可调,且每步计算结果直观清晰。应用该软件包对2020年1月至2021年6月西昌小庙台DSQ型水管仪和SS-Y型伸缩仪整时值采样数据进行固体潮时频计算,并与理论固体潮时频结果进行对比,结合时频辅助分析方法,从时频谱角度初步评价了2套仪器观测资料的质量情况,为台站日常数据跟踪分析提供了参考。 相似文献
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采用在频域内具有极好紧支性和盒形特性的谐小波作为母小波,推导了基于离散谐小波变换的地震波时变谱,并给出了不同尺度下能量随时间变化的包络函数的近似解析表达式.文中以Northridge地震波为例分析了时频分布特征.研究发现,对于自振频率为f的结构,其地震反应与输入地震波的时变谱在f 处的时域最大值(即)以及地震波在f 频率点附近的信号分量在时域内的能量集中程度有很大的关系;与db4波基相比,利用谐小波作为母小波的小波变换,其频域具有较好的分辨率,但时域分辨率却较差.最后提出了两种基于离散谐小波逆变换的人工非平稳地震波仿真方法. 相似文献
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大地电磁信号整理分析 总被引:1,自引:1,他引:0
小波分析是具有时频多分辨率分析特点的新的信号处理方法,本文应用时间序列反映出大地电磁信号功率谱特性并比较了几种常规实验手段的分析效果,通过小波变换分离出假频所在通道并进行初步除噪,按能量强弱对信号重新截断划分.本文的目的就是尽可能的消除对各组信号不一致的影响因素(局部噪声),提取共性较强的部分并按能量的差异来划分这些信号. 相似文献