修正S变换与常规时频分析方法的对比

地震信号往往是非线性、非平稳信号,基于平稳信号理论的常规傅里叶变换方法不能刻画任一时刻的频率成分,而时频分析技术能同时展示信号在时间域和频率域的局部化特征。修正S变换作为一种较新的时频分析方法,是针对S变换窗函数相对固定、时频分辨率不能调节的问题提出的。通过对修正S变换与常规时频分析方法如短时傅里叶变换(STFT)、小波变换(WT)和S变换的对比,分析了修正S变换在时频分析方法中的作用。根据合成信号以及实测地震记录的时频分析可知:修正S变换较常规的时频分析方法具有更好的时频分辨率和能量聚集性,更有利于对非平稳信号的处理。     

基于广义S变换的地层吸收补偿

广义S变换是一种新的非平稳信号时频分析方法。广义S变换的反变换与傅立叶变换有直接的联系,是无损变换;线性变换保证其不存在交叉项;时频分辨率与信号的频率有关;基本小波不必满足容许性条件;尺度性质使得广义S变换有很好的频率聚集能力。基于广义S变换的特点和优势,进行地层吸收补偿。通过对实际二维叠后地震数据进行地层吸收补偿处理,结果表明,提高了地震反射层的分辨率,改善了地震资料的品质,而且无需知道地层的Q值。      

广义S变换在地震勘探中的研究进展

广义S变换是目前比较新的一种非平稳信号分析的时频分析方法,其特点和优势为广义S变换的反变换与傅立叶变换有直接的联系,保证其是无损变换;线性变换保证其不存在交叉项;时频分辨率与信号的频率有关;基本小波不必满足容许性条件;尺度性质使得广义S变换有很好的频率聚集能力。基于这些特点和优势,在地震勘探中已经有了广泛的应用,如利用广义S变换进行瑞利面波频散分析、时频域波场分离与去噪、沉积相旋回以及地震波初至识别等。笔者总结了应用中比较有代表性的广义S变换类型,并结合实例,阐述了该方法在地震勘探中的研究进展。     

自适应核时频分析方法的改进及应用

提高地震信号的时频分辨率是时频分析研究的重点,传统的线性时频分析方法(短时傅里叶变换、小波变换、S变换)时频分辨率不高,而双线性时频分析方法(如魏格纳分布)时频分辨率高,但存在严重的交叉项干扰。自适应核时频分析方法,属于双线性时频分布,计算过程中采用随时间变化的最优核函数,在保证高分辨率的前提下,压制信号模糊域的交叉项干扰,提高了时频谱的可读性。对比了四种时频分析方法对于线性调频信号的分析效果,并将聚焦性更好的自适应核方法应用于实际资料,并利用改进的自适应核时频分析方法在瞬时属性提取和谱分解识别断层的应用中进行了初步试验,计算效率明显提高且取得良好的效果。     

基于窗口理论的时频分析方法研究

通过对比短时Fourier变换、连续小波变换、S变换、广义S变换等时频分析方法发现,从窗的维度看,它们具有统一的内积形式,差别在于窗函数中σ(f)的取值。通过分析相应方法中σ(f)随信号频率的变化规律,以及随之产生的时窗与时频分辨率问题,解释广义S变换的相对优越性。将广义S变换应用于四类薄互层模型,研究薄互层时频特性与地质特性的对应关系,指导地层旋回方向的预测。     

广义S变换与短时傅里叶变换在地震时频分析中的对比研究

短时傅里叶变换(STFT)和广义S变换(GST)都被应用到地震时频分析中,但对两者在信号分析过程中的特点和差异的研究相对较少。通过比较两者的理论公式、窗口函数及地震信号的实际处理效果发现:短时傅里叶变换在地震信号分析过程中整个时频域具有相同的分辨率,整体性较强,缺少时频聚焦能力,不能对信号重点观测区域有针对性的提高时频分辨率;广义S变换对地震高频信号具有较高的时间分辨率,对低频信号具有较高的频率分辨率,且可以通过改变参数p的值对广义S变换窗口函数的形态做出较大的调整,也可以改变λ的值实现窗口形态微调,通过对窗口函数的调整,广义S变换可以对信号特定区域进行时频聚焦。     

非平稳地震信号匹配追踪时频分析

根据三步法匹配追踪原理实现了基于雷克子波的地震信号自适应分解,在此基础上,讨论了利用匹配子波进行地震信号时频表征的方法。由于常规匹配追踪时频是以Wigner-Ville分布为基础,得到的时频信息有限,因此给出了一种基于可调窗口的短时傅氏变换时频表示方法,进而又利用各匹配子波的复谱,引入一种新的时频表示方法,不仅与Wigner-Ville方法具有同等的分辨率和能量聚集特性,而且保留了原信号的最基本时频特征,不存在交叉项和窗口截断效应。通过与短时傅氏变换和S变换时频特征的对比发现,匹配追踪时频表征和瞬时谱参数具有更高的分辨率。实际数据的应用也表明,匹配追踪分解非常适用于非平稳特征的地震信号的时频分析。     

基于NSTFT-WVD变换的芦山M_S7.0级地震前后地球天然脉冲电磁场信号时频分析

本文针对地球天然脉冲电磁场(ENPEMF)信号的非平稳性特点,通过采用归一化STFT-WVD变换(NSTFT-WVD)提取芦山MS7.0地震前地表天然脉冲电磁场信号的时频特性,来研究大地震发生前地表天然脉冲磁场的时频特点。通过对线性调频信号分别进行Short-Time Fourier Transform(STFT)和WignerVille Distribution(WVD),对比分析两者时频聚集的优缺点,提出采用NSTFT-WVD变换方法,可得到时频聚集特性更优且可抑制交叉项的时频分析方法。结果表明,对于ENPEMF非平稳信号,NSTFT-WVD变换能较为真实地反映震前ENPEMF信号的时-频-能量谱的联合分布特性,即震前1~2天呈现较为明显的脉冲全频率段静默状态,通道2和通道3数据的震前时频表现基本一致,具有较好的临震前兆的特点。     

基于广义S变换时频滤波的MT数据去噪

针对油气勘探中大地电磁(MT)数据易受各类干扰的污染,且信噪难以分离的问题,把基于广义S变换的时频滤波技术应用于MT数据处理中来,得到MT数据的S域时频分布,分析受噪MT数据在S域的时频分布特征,再在S变换时频域进行时频阈值去噪,并对滤波后的S域时频谱进行逆变换重构,分离得到去噪后的MT数据。给出了基于广义S域时频滤波的方法原理与应用步骤,对被污染的仿真和实测MT数据进行了时频阈值滤波,并与小波阈值去噪方法进行了比较研究。结果表明：基于广义S变换的时频滤波方法可有效抑制MT数据中的干扰,从噪声信号中分离出有效的大地电磁数据,且减少了人为参与,提高了MT勘测的数据质量。     

广义S变换时频域滤波在MT数据处理中的应用

短时傅里叶变换是建立在稳态信号基础之上,它仅能提供信号的频域信息,对信号的时间分辨能力差。这影响了它在大地电磁测深数据处理中的应用效果。S变换是一种优于短时傅立叶变换的时频分析方法,能够提供信号时-频域信息。利用S变换对大地电磁测深数据进行时频分析,有助于实现大地电磁测深数据噪声的时频-域滤波,从而提高大地电、磁分量数据的频谱分析精度。从广义S变换理论出发,分析了各类波形噪声的时-频域特征及其对大地电磁测深数据的影响。针对大地电磁测深数据处理特点,利用广义S变换得到时频谱,采用时频比值和门槛值方法,研究适合压制电磁噪声的时频滤波器和滤波方法。对实际大地电磁测深数据的处理结果表明这个方法提高了阻抗张量的估算质量,验证了该方法的有效性。     

大地电磁测深数据的时频分析

大地电磁测深(MT)数据表现出非线性、非平稳、非最小相位特征,不符合以Fourier变化为基础的传统谱分析的基本要求.为寻求更好的谱分析方法,把最新发展的Hilbert-Huang变换(HHT)引入到大地电磁测深数据的时频分析当中来,针对湖北宜万线实测的MT信号,与短时Fourier变换(STFT)、Winger-Ville分布(WVD)和小波变换(WT)进行了时频分析比较.比较分析表明:HHT方法克服了其它一些方法的缺陷,完全取消了窗函数的作用,其结果不受核函数影响与时频测不准原理限制,具有完全的局部时频特性和更好的时频聚集性.分析认为HHT是一种全新而更优越的分析与处理大地电磁测深信号的时频方法,能更好地提取信号的时频本质特征,用于指导生产勘测实践.     

时频峰值滤波信号增强方法在实际地震资料处理中的应用

在不损失有效信号能量的基础上从低信噪比地震资料中恢复出有效信息是地震资料处理的关键问题之一。针对这一问题利用基于伪Wigner-Ville分布的时频峰值滤波技术处理共炮点地震记录。基于伪Wigner-Ville分布的时频峰值滤波技术可以保证得到复杂地震记录的无偏估计,增强地震资料中的有效信息,去除随机噪声,有效地恢复同相轴。采用实际共炮点地震资料,比较时频峰值滤波前后的地震记录可以看出：地震资料中的有效信息明显增强,同相轴连续性得到改善。     

基于地震动信号分析的地质灾害过程重构方法研究与应用

地质灾害启动及演进过程中对途经的村庄、植被、基础设施等均会造成不同程度的破坏,而深入研究灾害的演进过程有助于灾害预警和防治工作,能减少灾区人员伤亡、降低经济损失。然而由于地质灾害的强破坏性和突发性,使得现场的监测仪器和设备易受灾害的影响,甚至被破坏,导致难以完整且准确地监测到灾害过程,这限制了对地质灾害过程的深入研究,因此亟需一种新的方法来进行灾害过程的重构。随着科技的发展,现有高精度地震仪能够记录伴随地质灾害而产生的地震动信号,并且已有不少研究者进行了基于地震动信号的灾害分析研究。基于现有研究的基础,本文提出一套基于地震动信号的地质灾害重构研究思路和方法体系:通过运用带通滤波器(BP-filter)、经验模态分解(EMD)、快速傅里叶变换(FFT)、短时傅里叶变换(STFT)、功率谱密度计算(PSD)等方法对灾害过程产生的地震动信号进行处理和分析,然后结合灾害现场调查结果进行对比分析以反演灾害的基本特征,进而与数值模拟结果进行耦合,最终实现灾害过程的重构。本文基于地震动信号对堰塞湖、滑坡、泥石流等不同灾种进行案例研究与分析,旨在为地质灾害演进过程的研究提供一种新的研究思路和方法体系。     

工程地震勘探数值模拟研究

用傅氏变换法求解波动方程,对工程地震勘探进行了数值模拟计算,并研究了该算法的频散特性及其稳定性。     

基于信号重构的地震道插值

在简要回顾几种插值方法的基础上 ,提出了基于信号重构的地震道插值方法。这种方法无需任何地质和地球物理假设 ,主要用于恢复缺失的地震道。本方法的基础是傅立叶变换理论和最小平方反演技术。文中给出了原理、算法、实现步骤及简要的流程框图。如果对变换域的参数进行规则采样 ,则该方法可以用高效、快速的算法来实现。本插值方法适用于规则和非规则采样的数据。文中给出了理论合成数据和实际数据的试验结果 ,并对结果进行了讨论。同时 ,本方法对于 AVO分析、DMO处理、三维叠前偏移成像等研究也将是有益的     

应用小波变换和C3相干算法检测地震剖面同相轴

为了提高地震剖面的信噪比和分辨率，使反射同相轴容易被识别和追踪，这里提出了一种应用小波算法及C3相干算法检测地震反射同相轴的新方法。利用小波算法提高地震剖面分辨率，减少大部分随机噪声，再运用C3相关算法和倾角扫描法检测地震剖面同相轴。应用该方法对模型数据进行了试算，证明了可行性，然后检测实际地震剖面同相轴，处理后的地震剖面同相轴品质及连续性都有了明显改善，信噪比增强，分辨率相应提高。     

实信号快速傅立叶变换在地震信号处理中的应用

地震信号的数据量非常大,如果简单利用复序列快速傅立叶变换算法对地震信号进行处理,将会成倍增加数据量,增加计算量,因此针对地震信号这一实数序列,讨论实信号的快速傅立叶变换 。文章提出了3种实序列的快速傅立叶变换算法,对运算量的减少进行了定量的分析,并对实际地震数据进行了计算,从分析及计算结果可以看出,这3种方法可以明显减少运算量,同时节省了计算机的存储空间。     

高分辨率地震信号瞬时特征分析方法

基于常规复数道分析方法计算地震信号瞬时特征参数,用于常规地震剖面解释中,其精度完全可以满足要求。但对高分辨率地震勘探,特别是对薄层的研究,其精度就不够了。在充分研究常规复数道分析算法及应用效果的基础上,提出了能够用于高分辨率资料解释的新复数道分析的方法。模型算例和实际资料处理结果表明,该方法可以有效地提高地震资料的分辨率。     

基于JADE算法的地震资料随机噪声盲分离方法研究

独立分量分析是近年由盲信号理论发展起来的一种新的多维信号处理方法,在没有先验信息的情况下,能够实现源信号的分离。地震资料中常常包含随机噪声,它是由各种不可预知因素综合作用而成,无统一规律。文中将ICA应用于去除随机噪声问题,在对地震数据特点进行分析的基础上,建立了随机噪声盲分离的ICA模型,并对其假设条件和固有不确定问题进行了深入分析,利用文中改进的稳健预处理算法,先去除加性高斯白噪声,然后将预处理后的数据采用JADE盲分离算法分离出有效信号和非高斯分布的随机噪声,并建立能够辨识有效信号的准则,解决了ICA分离后次序不确定问题,实现了有效信号的提取。仿真实验和对实际地震资料处理表明文中提出的算法能够有效地去除随机噪声。