离散小波变换与重力异常多重分解

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.     

水位动态周期性干扰的小波方法分析研究

1 小波分解与重构 对任意信号,离散小波变换是将信号分为低频部分和高频过程.近似主要是系统的低频成分,细节是高频成分.本研究中,对水位数据出现周期性变化的数据进行小波分解和重构,得到剔除干扰后的曲线,并对重构后的水位数据进行再次分解,得到其噪声特征信息.     

位场小波变换研究进展

小波变换的具有多尺度分析的特点，在位场资料分析中得到了广泛应用.本文总结了位场小波变换的理论基础及应用现状，介绍了位场小波基函数的概念.小波分析可以应用于位场分离、去噪、反演及综合地质解释等分析.文中从小波的数学性质和物理意义等角度讨论了位场资料处理中小波基函数的选取问题.     

二维多尺度离散小波/小波包分析进行重力区域场和局部异常分离的模型分析

建立了三个不同的重力异常模型,在MATLAB下,利用二维离散小波/小波包变换分别对这三个模型的区域场和局部异常进行分离.(1)通过用相同的模型,选择不同的小波进行重力场分离具有良好的效果,但不同小波分析之间存在着较小的差异;(2)小波包分解比小波分解更精确,但小波分解能够直接确定低频成分,而小波包分解需要建立与实际地质情况更相符的模型来确定低频系数;(3)针对本文所建立的模型,在小波分析中Coiflets小波系的精度更高,但在小波包分解中Daubechies小波系的精度更高.     

小波包单子带重构提取GPS序列特征信息

GPS观测环境愈来愈复杂,动态观测值包含的影响因素较多,函数关系复杂,影响特征信息的提取和参数模型的解释能力.小波包具有良好的时频分析能力,利用小波包理论对GPS数据序列进行分解与重构过程中有三个基本运算：与小波滤波器卷积、隔点采样、隔点插零,该三项运算产生频率交错和频率折叠等频率混淆现象.为消除频率混淆现象,分解与重构时,每作一次信号与小波卷积后,将其结果作一次快速傅立叶变换,频谱中多余的频率成分的谱值置零,再对置零后的频谱进行傅立叶逆变换,然后继续进行小波包的分解与重构,从而实现单子带重构提取GPS数据序列特征项.通过实例验证了小波包单子带重构提取GPS特征信息的有效性.     

小波多分辨分析在变形分析中的应用

利用离散小波变换方法对变形观测序列进行分析,通过小波多分辨分析方法对变形观测数据进行分解和重构,有效地对误差进行了分离;在分析非线性形算例中,小波变换得到的去噪后变形曲线与多项式回归法结果相比,克服了因选用不同模型拟合效果不同的主观影响,既能较好的反映局部变形特征,又能反映整体变形趋势。     

联合小波变换与偏振分析自动拾取微地震P波到时

对微地震P波到时的自动拾取是微地震信号分析和数据处理的主要目标之一。基于小波变换的多尺度分析思想,对微地震信号进行小波处理后的小波系数代替原始信号,应用包含在小波变换系数中的信号偏振信息,提出了联合小波变换与偏振分析自动拾取微地震信号P波到时的方法。通过对嘉阳煤矿监测的实际微地震数据进行小波变换,用多尺度小波分解的各个尺度单支重构信号构成协方差矩阵,求解不同尺度协方差矩阵的最大特征值和次大特征值求取P波到时定位函数,实现P波到时的自动拾取,取得了满意的结果.     

小波分析法在海拉尔地震台前兆数据处理中的应用研究

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。     

湟源地震台钻孔数据的小波分析研究

针对湟源地震台钻孔应变观测数据的实际情况,并根据本台仪器所处环境,受干扰情况,运用连续小波变换、二进小波变换、离散小波变换,多分辨分析、Symlets分解与重构算法等方法,对湟源地震台钻孔应变数据进行分析研究,结果表明该方法能够有效地将数据变化、突跳和地震同震效应从原数据中突显出来,并且能够根据不同的需要突显出有用的信息,更好地为地震预报服务。     

小波分解与重构在地震活动性研究中的应用

利用小波变换具有的多分辨率特点, 将时域信号通过小波分解与重构, 分解到不同的频带上。 分解步长的确定, 采用不同尺度近似信号标准差变化平缓段的最小尺度值, 从而避免了人为选择分解阶数可能造成的不完全分解或过度分解。 分解后的信号不仅在频率成分上较单一, 且平稳性较好。 然后对小波分解重构后不同尺度的信号分别采用自回归滑动平均混合模型进行预测, 再合成原始信号的预测值。 对半年尺度的最大震级序列和地震总释放能量序列的一步预测, 结果表明这样做有效地提高了预测精度, 一步预测结果与实际观测结果不仅相关性高, 而且两者的残差曲线离散性小, 以此对未来地震形势的判断较目前常用的方法更为可靠。     

最优小波基选择法在测震数据干扰处理中的研究与应用

选取成都地震台的测震数据作为研究样本,将不同的小波基进行了以重构精度、相对SNR值以及去噪后频谱的分析结果为依据的筛选流程。结果显示:bior2.4小波基重构精度最佳、去噪效果良好、更加完整地保留了样本的有效高频信号,是适合成都地震台测震数据的最优小波基。将其应用于成都地震台的测震数据干扰处理,波形去噪效果明显,波形的信噪比得到明显提高,对震级计算并无显著影响。     

基于小波变换模极大值法和阈值法的CSAMT静态校正

采用小波分析方法进行CSAMT静态校正时,传统方法对视电阻率数据进行多尺度小波分解后,将所有尺度的细节系数设置为零,然后进行重构获得校正后的视电阻率.这使得在压制静态效应的同时,会损失一部分大构造异常的信息.针对传统小波分析方法在CSAMT静态校正中存在的问题,本文提出了基于小波变换模极大值法和阈值法相结合的静态效应校正方法.先对视电阻率数据进行多尺度小波变换,得到每一尺度上的模极大值,然后计算李氏指数进行静态效应的判断,通过设置合理的阈值,进行静态效应的压制.借助于正演模型和实测数据,验证了本方法的有效性.结果证明,本文提出的方法在压制静态效应的基础上,能够最大限度地保留大构造异常的信息.     

华北时变重力场离散小波多尺度分解

On the basis of the absolute and relative gravity observations in North China, spatial dynamic variation of regional gravity fields is obtained. A multi-scale decomposition technique is used to separate anomalies at different depths, and give some explanation to gravity variation at different time space scales. Gravity variation trends in North China are improved. Based on this result and the analysis of wavelet power spectrum, the images of the depth of wavelet approximation and detail are obtained. The results obtained are of scientific significance for the deep understanding of potential seismic risk in North China from gravity variations in different time space scales.     

小波理论及其在地震数据处理中的应用

小波理论已成为一个新的数学分支，小波分析已成为地球物理、信号处理、图象处理、理论物理等诸多领域的强有力工具，本文综述了小波理论在地震数据预处理、反演、偏移成像、解释四方面应用研究的最新进展。     

用于区域重力场定量解释的多尺度刻痕分析方法

本文介绍一个把小波多尺度分析、表面刻痕分析以及位场频率域解释理论和反演方法结合起来的数据处理、反演解释和信息提取的方法系统.这一方法系统简称为区域重力场多尺度刻痕分析方法,应用于刻画地壳分层的三维密度结构、地壳变形带分布和构造单元分区.多尺度刻痕分析包含频率域重力场场源分层、重力场小波变换多尺度分解、场源分层深度及密度扰动反演、分层刻痕分析和构造边界定位四个子系统.文中扼要地介绍这四个子系统基本原理、方法技术及应用效果.从地球物理探测到大地构造学发现,是一个多学科综合研究的探索过程.要取得重大研究成果,必须研发和组合来自不同学科的多个新方法技术,使多学科综合研究有宽厚的理论支撑.本文介绍的四个子系统组合的理论支撑分别来自应用数学、地球物理学和信息科学.     

小波及小波包消噪方法在山西北部水准数据处理中的应用

文中简要介绍小波及小波包去噪的基本原理,并对代县台短水准观测数据的小波及小波包阈值去噪曲线进行对比分析。采用Matlab小波包消噪方法对山西北部水准历史资料进行处理,发现小波包消噪后的曲线既可以保留多的有效信号,又可使曲线形态更有利于异常特征分析。同时,将处理后得到的小波包消噪曲线结合长趋势观测曲线对主要震例进行分析,结果显示,周边4级以上地震前,异常对应明显,地震一般发生在水准消噪曲线低值异常时。     

基于物理小波的频谱分解方法及应用研究

在地震资料频谱分解中,采用匹配地震子波的物理小波,依据地震信号的特征,用振幅、能量衰减率、能量延迟时间及地震子波的中心频率等四类参数构造基本小波,把地震信号分解在小波域,高频分量能够得到精细的刻画.本文以物理小波变换为工具, 给出了该变换中的核函数的选择方法,进而提出了基于物理小波变换的频谱成像方法.我们将此方法用于海上某油田河流相储层的描述,并与常规软件中的小波变换频谱成像结果进行了对比, 结果表明,本文提出的方法更能精细地刻画地质事件.     

广义S变换与薄互层地震响应分析

Stockwell等人提出的S变换虽然与Fourier谱能保持直接联系，然而，由于S变换中的基本小波不适用于地震资料处理. 为此本文采用两个步骤对S变换加以推广，得到两种新变换（统称为广义S变换）. 首先， 用带有4个待定参数的调幅简谐波来代替S变换中的基本小波,定义广义S变换1，给出对应的逆变换；然后，以第一步中的基本小波的线性组合为新的基本小波，定义广义S变换2，并构造其逆变换公式. 最后，分别使用S变换及广义S变换对几种典型的薄互层模型进行分析计算. 结果表明，后者比前者有更强的探测能力， 后者可准确地确定厚度为1/8波长的薄互层中波阻抗界面位置，但前者却不能. 文中还用实际资料处理的结果，证明了广义S变换方法的有效性.     

地震资料处理中小波函数的选取研究

本文给出了常见地震子波的一个模拟公式，可以很好地模拟零相位及混合相位子波，在一定意义上也可以近似模拟最大相位及最小相位子波．模拟出的子波加上适当的修正项后满足允许条件，可用作小波函数．与Ｍｏｒｌｅｔ小波类似，在实际应用中这些修正项在一定条件下可以略去，文中对Ｍｏｒｌｅｔ小波作了改造，使其能更好地适应于地震资料处理．研究了反射波能量及噪声等干扰波在时间－尺度域的分布特征与所选基本小波的关系．提出用地震子波（或与地震子波相近的函数）作为基本小波，对地震资料进行去噪及分频解释的方法．最后用实例证明方法的有效性．