希尔伯特-黄变换地震信号时频分析与属性提取

地震信号属于非线性和非平稳信号,传统的分析方法主要包括短时傅立叶变换、小波变换和Cohen类时频分布等等;希尔伯特-黄变换是分析非平稳信号的新方法,该方法的关键部分是信号的经验模态分解,通过经验模态分解,复杂的信号可以分解为有限的数量很少的几个固有模态函数,从而可以得到信号的希尔伯特时频谱;将该方法应用于单个的地震道数据,可以对地震道进行经验模态分解并得到希尔伯特谱,应用于地震剖面,可以得到意义更加明确的瞬时频率和瞬时振幅等地震属性,模型试算和实际应用表明了该方法的有效性.     

HHT方法在受城市轨道交通干扰地电场观测数据中的应用

较为详细地介绍了希尔伯特-黄变换方法,并将该方法中的经验模态分解功能和边际谱功能应用于受城市轨道交通干扰较大的北京市通州区西集镇地电场台站的观测资料中,对城市轨道交通在地电场观测中的影响进行了分析研究.结果表明,在地电场观测台站受到轨道交通干扰时,布极方位与轨道方向一致的测道所记录的数据受到的影响最大;利用经验模态分解...     

EMD端点延拓新方法SAR遥感图像实例应用

经验模态分解(EMD)是希尔伯特-黄变换(HHT)过程的重要部分,其核心技术难点为端点延拓.本文基于目前各种EMD端点处理方法分析基础上,紧紧围绕如何防止端点发散这么一个关键点,开发了一种高效简便的EMD固定端点延拓新方法.利用该新方法,对线性仿真信号、非线性仿真信号和合成孔径雷达(SAR)遥感图像真实信号进行了经验模态分解,分解结果表明,利用EMD固定端点延拓新方法可以把每次分解的结果误差限制在较小的范围,对信号不会产生较大的污染,而且得到的分解结果能有效反映信号的真实调制,在实际SAR遥感图像应用过程中在具有很好的有效性和可行性.     

三种变换在强震记录分析方面的研究

在简要地介绍比较了傅立叶变换、小波变换、希尔伯特-黄变换理论的基础上,针对集集地震大量强震记录进行各种变换分析比较,以探求希尔伯特-黄变换在强震记录分析中应用的前景.通过对集集地震60条不同震中距和场地的强震纪录,分别作傅立叶频谱、希尔伯特-黄边际谱和能量密度谱分析,列表归纳对比显示希尔伯特-黄变换在强震记录处理中基本表现出和其他变换相同的趋势,并有其新特点,能体现出强地震动的瞬时特性,是对现有强震数据处理方法重要的补充.     

基于Hilbert-Huang变换和随机子空间识别的模态参数识别

基于Hilbert-Huang变换和随机子空间识别技术提出了两种土木工程结构的模态参数识别方法。方法一是基于Hilbert-Huang变换和自然激励技术,通过经验模态分解和Hilbert变换提取信号的瞬时特性,进而利用自然激励技术和模态分析的基本理论识别结构的模态参数;方法二是基于经验模态分解和随机子空间识别技术,通过经验模态分解对信号进行预处理,进而运用随机子空间识别方法处理得到的结构单阶模态响应以识别结构的模态参数。利用这两种方法,通过对一12层钢筋混凝土框架模型振动台试验测点加速度记录的处理,识别了该模型结构的模态参数。识别结果与传统的基于傅里叶变换的识别结果及有限元分析结果的对比验证了这两种方法的可行性和实用性。     

天然地震与人工爆破波形信号HHT特征提取和SVM识别研究

天然地震和人工爆破信号属于非线性非平稳信号,而传统信号分析方法是针对线性系统平稳信号的,本文采用希尔伯特—黄变换(Hilbert-Huang Transform,简称HHT)试图提取可明确区分天然地震和人工爆破事件的波形特征.通过经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)把原信...     

HHT在探地雷达检测路基质量中的应用

为探明路基中隐藏病害的类型和空间位置,应用探地雷达方法对公路路基质量进行了无损检测.在地层介质强衰减和噪声干扰作用下,探地雷达信号存在信噪比低、深部复杂目标体难以识别的问题.针对探地雷达路基实测信号非线性和非平稳的特点,采用信号均衡和希尔伯特-黄变换相结合的方法,首先对数据进行均衡处理以突出深层弱信号,在此基础上对单道信号进行经验模态分解以获得固有模态函数,通过希尔伯特变换对固有模态函数的瞬态属性特征进行分析,进而将希尔伯特-黄变换应用于整个探地雷达的数据剖面,最后通过综合对比瞬时振幅剖面和瞬时相位剖面对探测结果进行了分析和解释.结果 表明,信号均衡可以有效缓解深部信号衰减问题,基于希尔伯特.黄变换可以从多属性参数角度对探地雷达信号进行处理与解释,可以较好的识别异常体的位置和属性信息,提高了探地雷达解释结果的可靠性.     

基于CEEMDAN和SWT的地震信号随机噪声压制

完备集合经验模态分解(CEEMD)通过添加正负成对辅助噪声可较好的解决集合经验模态分解(EEMD)中信号被噪声污染的问题,但CEEMD方法分解后的单个本征模态函数(IMF)分量中仍存在部分随机噪声信息.通过转变辅助噪声形式和分解流程提出自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)方法,该方法在较少集总次数和筛选迭代次数的情况下,即可实现优良的信噪分离功能,大大缩减处理耗时,具备分解精度高、具有完备性的特征.同时,针对传统经验模态分解(EMD)类方法去噪时直接舍弃第1～2阶高频IMF分量,导致其内高波数有效能量损失的问题,通过计算相邻IMF分量互信息熵获取高频噪声和低频有效信号的最优能量分界,对分界点前的各阶IMF分量进行同步压缩小波变换(SWT)处理,分离有效高频信息,最后与低频IMF分量重构达到噪声压制的目的.合成及实际地震资料处理结果表明,本文联合多步骤地震随机噪声压制策略具有较好的去噪效果和能量保持能力,在运算耗时指标上优于传统的EMD噪声辅助类方法.     

基于经验模态分解的地震波特征提取的研究

本文原始数据为35个天然地震和27个人工爆破事件的离震中最近的5个台站的垂直分量波形数据.从原始波形数据分别提取最大振幅对应的周期、倒谱的方差、自相关函数的最大值3个特征.依据希尔伯特黄变换原理,用经验模态分解方法把原始波形信号分解为10个左右的本征模态函数分量后,再从每个分量中分别提取这3个特征.接着对所获取的特征样本集合采用随机划分法分为学习样本集与检验样本集,然后再通过支持向量机进行分类识别,如此反复进行多次样本划分和分类识别.结果表明经验模态分解后的分量信号提取的这3个特征具有更高的识别率,说明了经验模态分解有利于识别天然地震和人工爆破事件,值得进一步深入研究.     

希尔伯特-黄变换在地震资料处理中的应用

希尔伯特-黄变换是最新发展起来的处理非线性非平稳信号的时频分析方法.本文介绍了该方法的基本原理和几个关键技术,以及其优势所在,并将它应用于含随机噪音的地震信号和实际地震资料的分解.分解后的信号能够重构原始信号,重构后在信噪比和分辨率方面有了一定的提高,对地震资料的去噪有重要意义.     

经验模态分解法在安徽省南部地下流体分析中的应用

首次引进经验模态分解法（EMD）对安徽省南部地下流体进行分析。通过对地下流体数据的分解与重构,发现该方法能提取不同尺度的水位动态,效果较好。通过对震例的总结发现：显著地震前、后安徽省南部地下流体EMD重构结果均出现异常,且存在某些地震前兆敏感点。同时,还对地震前地下流体的变化原因进行了初步分析。     

过渡内蕴模态函数对经验模态分解去噪结果的影响研究及改进算法

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)是一种具有较大应用潜力的去噪算法.目前,该算法存在的一个较大问题是过渡内蕴模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)中混叠噪声不能有效处理.过渡内蕴模态函数中混叠噪声不易剔除,限制了该算法的应用.本文针对此问题,通过研究过渡IMF的特点,首次提出一种有效去除过渡IMF中混叠噪声的方法.该方法首先对原信号进行一次EMD处理,得到包含过渡IMF的初步去噪结果,并将其与合适的余弦信号结合,改变其包络分布,然后对其结果再次进行EMD处理,仿真实验表明该方法在保留有效信号的同时,可以有效的去除过渡IMF中混叠的噪声,并将该方法用于实际地震资料随机噪声压制,处理效果令人满意.     

经验模态分解、 数值仿真与形变信号滤波试验

首先介绍了经验模态分解的方法与原理, 给出了由经验模态分解产生的固有模态函数重构特定滤波器的算法, 然后通过对已知数据的仿真检验, 认为该方法在分解与重构滤波器方面具有较高的精度, 最后通过对形变数据中几类典型干扰信号的初步试验与对比分析, 可看出获得了满意的处理效果。 综合分析认为, 经验模态分解及其组合滤波器在干扰消除或某些频率成分滤波与研究中具有重要意义, 可作为形变数据预处理中一种行之有效的数据分解方法。     

基于经验模态分解的形变信号滤波处理与异常提取

本文介绍了经验模态分解的方法与原理,给出了由经验模态分解产生的固有模态函数重构组合滤波器的原理与详细算法。通过对形变观测中典型干扰信号的综合处理、异常提取试验及其所取得的效果,综合分析认为,经验模态分解组合滤波器方法可作为形变观测数据处理中一种新的行之有效的分析方法。     

基于经验模态分解的分数维地震随机噪声衰减方法

经验模态分解算法(EMD)是一种基于有效波和噪声尺度差异进行波场分离的随机噪声压制方法,但由于实际地震数据波场复杂,导致模态混叠较严重,仅凭该方法进行去噪很难达到理想效果.本文基于EMD算法对信号多尺度的分解特性,结合Hausdorff维数约束条件,提出一种用于地震随机噪声衰减的新方法.首先对地震数据进行EMD自适应分解,得到一系列具有不同尺度的、分形自相似性的固有模态分量(IMF);在此基础上,基于有效信号和随机噪声的Hausdorff维数差异,识别混有随机噪声的IMF分量,对该分量进行相关的阈值滤波处理,从而实现有效信号和随机噪声的有效分离.文中从仿真信号试验出发,到模型地震数据和实际地震数据的测试处理,同时与传统的EMD处理结果相对比.结果表明,本文方法对地震随机噪声的衰减有更佳的压制效果.     

EMD Method Applied to Identification of Logging Sequence Strata

In this work, we compare Fourier transform, wavelet transform, and empirical mode decomposition (EMD), and point out that EMD method decomposes complex signal into a series of component functions through curves of local mean value. Each of Intrinsic Mode Functions (IMFs — component functions) contains all the information on the original signal. Therefore, it is more suitable for the interface identification of logging sequence strata.Well logging data reflect rich geological information and belong to non-linear and non-stationary signals and EMD method can deal with non-stationary and non-linear signals very well. By selecting sensitive parameters combination that reflects the regional geological structure and lithology, the combined parameter can be decomposed through EMD method to study the correlation and the physical meaning of each intrinsic mode function. Meanwhile, it identifies the stratigraphy and cycle sequence perfectly and provides an effective signal treatment method for sequence interface.     

基于改进长短时窗比值及优化变分模态分解的微震初至拾取算法

针对低信噪比条件下微震初至拾取准确度低的问题,基于信号幅度变化引入权重因子,对传统长短时窗比值（STA/LTA）算法进行改进,提高初次拾取精度。为了进一步降低拾取误差,对变分模态分解（VMD）算法进行优化,基于互相关系数和排列熵准则自适应确定VMD分解层数,对初次拾取结果前后2—3 s的记录进行优化VMD,并计算分解后各本征模函数（IMF）的峰度赤池信息准则值,得到各IMF的到时,以各IMF的拾取结果及能量比综合加权得到二次拾取到时。仿真实验表明:改进后的STA/LTA在较低信噪比下可降低初次拾取误差约0.01 s以上;相比经验模态分解（EMD)和小波包分解,自适应VMD分解后能再次降低误差,最终与人工拾取结果平均误差在0.023 s以内。实际微震信号初至拾取结果表明,本算法能快速有效地识别初至P波,与人工拾取结果相比误差小,准确率高。      

多尺度τ-p谱及其应用

把小波变换与τ-ｐ变换有机地结合起来,本文提出了多尺度τ-ｐ谱的概念,给出了基于多尺度τ-ｐ谱作滤波处理和波场分离的方法．与通常的τ-ｐ变换相比,该方法将x－t域的地震记录变换到（τ,p,a）或（τ,p,f）空间（即多尺度τ-ｐ谱）．多尺度τ-ｐ谱比通常τ-ｐ谱增加了一维,因此用于波场分离或去噪,前者优于后者．若恰当地选择小波函数,该方法抗噪能力强,计算精度高．文中给出了模型及实际地震资料处理实例;证明了此方法的有效性．     

共炮检距二维弹性波地震剖面的偏移方法

在均匀各向同性介质的分界面上入射纵波时，除产生纵波反射Ｐ－Ｐ波外，还会产生转换横波的反射Ｐ－ＳＶ波。同样，当入射波为ＳＶ横波时，在分界面上会同时产生ＳＶ－ＳＶ反射波和ＳＶ－Ｐ反射转换波，对这种二维弹性波地震记录如何进行偏移是正在探讨的问题。为了能够处理实际地震数据，本文提出在共炮检距剖面上进行二维弹性波记录的偏移方法。具体做法是，首先用弹性波方程将两分量的地震记录分解为Ｐ－Ｐ（或ＳＶ－ＳＶ）波和Ｐ－ＳＶ（或ＳＶ－Ｐ）波，然后用我们已导出的适合于处理共炮检距剖面的叠前偏移方法对它们进行处理。用模拟数据进行的试验说明方法正确，效果良好。     

起伏地形上的位场转换

根据起伏地形上观测的异常场分量（沿任一方向的分量）换算出垂直与水平分量,本文提供了二维情况下的转换方法。其算法是:（1）通过共形映照,将w平面上的地形曲线L的上部映照为z平面的上半平面,将曲线L映照成z平面上的实轴。（2）求解边界为实轴的Hilbert边值问题。 通过理论模型的计算,验证了该方法的正确性。