导管架平台健康监测中的信号处理技术

振动信号处理技术能够提取反映结构健康的特征信息,在导管架平台健康监测中发挥了重要作用。为了给导管架平台健康监测与振动特征提取的发展提供借鉴和指导,文中对导管架平台特征提取中常用的信号处理方法:傅里叶变换、小波变换和希尔伯特-黄(Hilbert-Huang)变换进行了综述,系统总结了它们的基本理论、适用范围、优缺点以及在导管架平台健康监测中的应用情况。文中发现傅里叶变换方法简单、适用性强,对于平稳信号有很好的处理效果;小波变换和希尔伯特-黄变换能很好地提取非平稳信号的时频特性,在导管架平台健康监测与特征提取中应用广泛。同时,随着人工智能算法的快速发展,未来的发展中,可以进行信号处理方法与人工智能算法的结合使用,以期获得更好的信号处理效果。     

基于局域波分解的地震信号时频属性提取

局域波分解可以得到有意义的频率并可以抑制时频分布交叉项,是1种新的自适应信号分解方法.在局域波分解基本原理的基础上,研究基于局域波分解的地震信号分频谱及频率属性的提取方法.将局域波分解与传统时频分析结合,进行有效数值实现与对比分析,通过模型地震数据与实际2D地震数据试算验证方法的正确性和有效性.研究表明:基于局域波分解的Wigner时频分布分频谱,具有较高的时频分辨率,交叉项得到简单有效的抑制;基于局域波分解的时频分析方法计算提取的频率属性,避免无意义的负频率,物理意义明确,为在地震储层研究和油气检测中的正确应用奠定基础.     

水声信号时频分析方法比较及应用研究

浅海中的宽带水声信号传播呈现出频散的特点,通过高分辨率的时频分析方法可以刻画频散曲线。通过数值仿真和实验数据处理,对比分析几类常用的时频分析方法在提取宽带声信号频散曲线方面的性能。结果表明:STFT时频局部化精度不够高;在较强频散的情况下,DSTFT时频分辨率较高。WVD时频聚集性最好,但是有严重的交叉项干扰;固定核函数的CWD较好地抑制交叉项,时频分辨率虽优于STFT,但弱化了时频聚集性;AOK时频分布采用自适应高斯核函数,在抑制交叉项的同时,时频聚集性较好,有望较好地用于提取信号频散曲线。     

时频分析技术在储层分析中的应用

时频分析是对地震信号进行分解,可以在不同频带上显示不同级别的地质现象。采用连续小渡变换方法,对地震资料进行储层时频分析和分频属性提取,时频主极值频率曲线与伽马曲线有较好对应关系,尤其是其低频趋势线。对A区块周边的两口井井旁道进行了时频分析,揭示出该区15Hz低频数据体与储层及含油气相关性较好。针对这一特征,对该区三维地震体进行了运算及属性提取,描述其储层展布。     

基于同步挤压变换的水合物储层地震信号时频分析

同步挤压变换是一种新的时频分析方法,通过对信号进行小波变换,并重排(挤压)所得到的小波系数谱,得到比小波变换等常用时频变换更高的时频分辨率。使用同步挤压变换对含水合物储集层的合成地震数据以及南海神狐海域的实测地震资料进行了处理,并与小波变换结果进行了对比。结果表明,同步挤压变换对地震数据的处理结果具有更高的时频分辨率,能够反映地震信号频率的精细变化,用于识别和圈定水合物储层。     

小波变换在水下目标回波奇异性检测中的应用

小波变换突破了传统Fourier变换等信号处理方法均限制,具有表征信号局部特征的能力,信号的局部奇异性包含了信号的许多重要信息,论文研究了信号的奇异性检测问题。给出小波变换和信号奇异性的关系,实现小波分析对信号各类奇异间断点的有效检测,最后进行实例分析,说明此理论与方法适用于对边缘信号与突变信号的处理和提取,为海底底质识别提供理论依据。     

基于FRFT域空间分形特征差异的海面弱目标检测

针对传统分形方法在海杂波研究中的局限性,为了有效检测海面弱小目标,本文提出一种分形理论与时频分析相结合的海面弱目标检测算法。首先通过分数阶Fourier变换(FRFT)将时域回波信号变换到时频联合域,在FRFT的最佳变换域,信号的能量得以聚集、信杂比得以提高。然后提取改进的空间分形特征差异作为检测统计量,将其作为目标检测的依据。利用IPIX雷达实测数据进行验证,实验表明本文的算法可以有效避免门限效应的影响,克服了传统方法中使用固定分数维门限检测效果不佳的缺陷,提高了海事雷达的弱目标检测性能。     

时频分析在北黄海东部坳陷中生界储层的应用

北黄海东部坳陷有利勘探区块为发育在斜坡上的扇三角洲沉积相,砂岩储层薄,横向变化大,利用常规的地震属性难以圈闭有利储集层,时频分析技术是寻找薄储层最有利的手段。通过研究短时窗傅里叶变换、连续小波变换、时频连续小波变换和S变换等几种经典时频分析方法的特点,分别从时间分辨率、频率分辨率总结了各自的优缺点和适应性,最后优选出S变换对北黄海东部坳陷地震资料进行频谱分解。结果表明,该项技术提高了地震分辨率,对地层细节的刻画更清晰,有效地识别了断层边界,并且能够预测储集层的沉积环境变化及沉积相划分,频谱分解方法是该研究区进行储层预测的新方法和新手段。     

一种非平稳噪声背景下的线谱相干检测方法

舰艇目标航行时往往向水中辐射大量线状谱结构的声波信号,线谱信号检测对舰艇目标的被动探测至关重要。实际水下环境噪声常表现为时域非平稳噪声,常规离散傅里叶变换类线谱检测方法时域积分时,不可避免会引入非平稳噪声背景中出现的短时强干扰噪声,使积分结果中线谱信噪比大幅降低,线谱检测性能急剧恶化。为解决上述问题,对分段离散傅里叶变换结果进行幅度归一化,补偿分段线谱信号间相位差,提出了一种非平稳噪声背景下的线谱相干检测方法。仿真结果表明,相比常规 DFT 类线谱检测方法,所提方法能够降低时域非平稳背景噪声起伏影响,具有更优的非平稳噪声背景下线谱检测性能,并能获得对线谱信号的相干处理增益。     

基于改进的广义S变换的海洋地震资料随机噪音压制

常规广义S变换采用固定的高斯窗参数,在时频分析时不能够兼顾高低频端的信号,同时标准S逆变换在时频域滤波时会产生滤波噪音。本文提出了基于变频率高斯窗的广义S变换,同时改进了S逆变换公式。该方法不仅提升了信号时频谱的聚焦度,而且还消除了滤波噪音。通过计算包含随机噪声干扰信号的瞬时信噪比阈值,然后根据不同阈值有针对性的选择压制随机噪音的处理策略。合成数据和实际地震数据处理结果表明,该方法能够有效的压制随机噪音,提高地震数据信噪比。