连续小波变换用于结构地震反应分析

从连续小波变换的基本原理出发，提出了地震地面运动的连续小波模型，以时频特性较好的小波基Meyer小波来表示，并用于多自由度的地震反应分析，给出了相主尖的计算方法及公式计算，实例表明，所提方法是可行的。     

基于小波包变换的地震数据时频分析方法

介绍了瞬时频率的概念和瞬态谱的小波包计算方法,并结合时间域模拟信号给出了其时频分布,结果表明,小波包变换可准确技术地震信号的时变特征,值得推广应用。     

地震地面运动能量分析的新方法--小波变换

从小波变换的基本原理出发,利用小波能量特性及正交特性,根据加速度记录推导出小波变换下的地震地面运动的能量时程公式,通过小波变换后求得的能量同时包括了地震动时域和频域内的能量,而且这种方法从理论上是可行,从方法实现上也是比较简单的。     

不同小波基下的结构位移反应动力可靠性分析

本文从三种不同小波即：修正的Meyer小波，littlewood-Paley小波，谐波小波的基本概念出发，得出这三种小波基下的地震输入瞬时功率谱，并求出在地震作用下各自的结构位移反应瞬时功率谱，同时定量给出了在这三种小波基下的自由度体系结构位移反应的动力可靠度时程。     

基于小波变换的动态地震活动周期分析

利用Ｍｏｒｌｅｔ小波变换对华北、中国大陆和陕西的地震活动进行了动态周期分析。结果表明，地震活动既存在比较稳定的周期，也有一定时变性，如华北近５００ａ来存在比较稳定的３００ａ周期和６０ａ左右周期，陕西近２０ａ来存在比较稳定的２￣３ａ周期，中国大陆５级以上地震在１９１０￣１９８０年普遍存在３０ａ左右周期，但在１９８０年后变为２０ａ左右周期，小波分析揭示的地震活动周期时变性，一方面提示在依据周期规律外推     

结构地震反应在小波基下的动力可靠性分析

本文用Meyer小波作为地震地面运动非平稳过程的小波基，推导出线性多自由度在此小波基下的瞬时功率密度谱，由此求出结构动力及可靠度时程，实例表明：这种方法是有效可行的。     

基于小波变换的结构地震响应与能量计算分析

多分辨分析可将地震信号分解到不同的频段。本文推导了运用多分辨分析计算多自由度体系地震响应的基本公式,讨论了各频段地震信号及结构响应的能量分配。最后,通过多自由度体系的算例验证了弹性体系在原始地震作用下的动力响应可以由该地震作用在时域的各小波分量的动力响应叠加而得,同时将高频抑制后的重构信号应用于近似模型的计算,并利用能量分析明确了地震信号与结构响应在各频段的能量分配。     

求解反应谱的小波方法及汶川地震反应谱分析

采用四阶基数B-样条小波模拟地震动加速度时程,进而建立一种求地震反应的通用方法,解的误差仅来自于对地震动加速度时程的模拟。并用小波分解,将地震波分解为不同周期成分之和,以各分量最大加速度值的大小来衡量其在原波中的比重,可以清楚看到距震中不同远近地震波的性态,并做定量分析和观察各分量卓越周期的变化。求地震波及各分量的反应谱,从各分量的标准加速度反应谱中,可以看到地震波不同周期分量对体系固有周期的影响,这是以往做不到的。将上述方法应用于汶川8.0级地震加速度记录,研究不同地震记录的性态。     

Hilbert-Huang变换与地震信号的时频分析

本文介绍了HHT时频分析方法及瞬时频率的概念，给出了已知信号的经验模态分解及其时频分布，并对实际地震波形信号进行了HHT时频处理与剖析。结果表明，HHT方法能准确描述地震波形信号的非线性时变特征，是地震信号时频分析的有效工具。     

利用多分辨率小波网络进行地震资料反演

在讨论小波网络理论方法的基础上,研究了利用地震纪录小波多尺度分解属性资料进行虚井声波时差反演的技术方法。分析了利用地震信号进行小波分解和网络学习、训练的理论方法。研究中发现:对于相邻的地震道,较小一段的相似性比整个地震道的相似性要好。据此,利用小波时-频分析技术方法,可以把相邻道的信息外推到其它地震道上。通过以上综合研究及对实际资料进行反演计算、分析,认为小波网络与人工神经网络相比其网络结构要容易选定,并且收敛速度快。同时,利用地震资料分段时-频分析的相似性较好和小波网络学习、训练及记忆能力较强的特点,可以较好地把井旁道的高、低频信息转换到相邻道上。这样在提高分辨率的同时,又增加了反演结果的真实可靠性     

Seismic signal analysis based on the dual-tree complex wavelet packet transform

We tried to apply the dual-tree complex wavelet packet transform in seismic signal analysis. The complex wavelet packet transform (CWPT) combine the merits of real wavelet packet transform with that of complex continuous wavelet transform (CCWT). It can not only pick up the phase information of signal, but also produce better “focalizing” function if it matches the phase spectrum of signals analyzed. We here described the dual-tree CWPT algorithm, and gave the examples of simulation and actual seismic signals analysis. As shown by our results, the dual-tree CWPT is a very effective method in analyzing seismic signals with non-linear phase. Foundation item: Cultural Heritage Protection Program of State Administration of Cultural Heritage (200001).     

Seismic data compression based on integer wavelet transform

Introduction With the development of the seismological observation technique and deep-going of seismicdata application fields, especially the digitization of data in earthquake station networks, theimprovement of the precision, the data quantity increases as geometric order, which bringdifficulty to saving and transfering these data. To keep all information, seismic data, like medicalimages, should be compressed without error in many applications. In generally, traditionalcompression meth…     

Seismic data compression based on integer wavelet transform

Due to the particularity of the seismic data, they must be treated by lossless compression algorithm in some cases. In the paper, based on the integer wavelet transform, the lossless compression algorithm is studied. Comparing with the traditional algorithm, it can better improve the compression rate. CDF (2, n) biorthogonal wavelet family can lead to better compression ratio than other CDF family, SWE and CRF, which is owe to its capability in canceling data redundancies and focusing data characteristics. CDF (2, n) family is suitable as the wavelet function of the lossless compression seismic data. Contribution No.04FE1019, Institute of Geophysics, China Earthquake Administration.     

基于EMD的信号瞬时特征的小波分析方法

提出了一种基于EMD(Empirical Mode Decomposition)的信号瞬时特征的小波分析方法。用这种方法提取非平稳信号的瞬时频率和瞬时幅值分三个基本步骤：首先,用EMD把信号分解成IMF(Intrinsic Mode Function)分量;接着,对IMF分量进行小波分析,从小波系数的幅角函数中提取小波脊线;最后,从小波脊线中提取瞬时频率和瞬时幅值。通过对仿真信号的分析,验证了该方法能有效地分析非平稳信号。     

基于小波变换与小波包变换的降噪方法比较

在模拟地震记录信号中加入信噪比为17的高斯白噪声,然后分别采用小波降噪和小波包降噪方法,对含噪信号进行降噪处理。在不同降噪阈值下,比较降噪后信号的信噪比。结果表明:在同一降噪阈值下,小波包降噪后信号的信噪比高于小波降噪后信号的信噪比,而且采用wbmpen方法给定的阈值明显可以提高降噪后信号的信噪比。     

基于同步挤压小波变换的烃类识别技术

利用频谱分解得到的频率能量数据体进行属性提取,是烃类检测的常用手段之一.同步挤压小波变换能够提供高分辨率的时频谱,具有较好的应用潜力.本文以同步挤压小波变换为基础,提出了一套烃类检测方法,包括低频阴影检测、流体流动性估计以及高频能量衰减等,通过自适应选取优势频段,实现了多属性联合高精度刻画烃类的分布范围.实际资料处理结果与现有钻井情况吻合,具有较好的实用性,实现了对储层位置的高精度描述,对指导油气田开发具有重要的理论意义和实用价值.