基于小波变换的层间隔震结构地震响应分析

利用小波多分辨率分析将地震动加速度分解为多频段小波分量,并运用复模态方法推导其计算层间隔震体系在地震作用下的动力响应公式,讨论各频段地震信号及结构响应的能量分配。同时利用小波时频工具分析地震动能量在时频域内的分布对层间隔震结构响应的影响,进而为考察地震动非平稳性对层间隔震结构非线性分析的影响提供方法。利用小波分析的以上优势,对一典型层间隔震结构分别进行弹性和弹塑性分析,结果表明弹性体系在地震作用下的响应可由该地震波各小波分量的响应叠加而得,地震动能量在时间上的集中会对层间隔震结构响应产生不利影响。     

地震与核爆识别的小波包分量比方法

频谱分析法在核爆与地震识别中具有广泛的应用．但是频谱分析方法是稳态方法,即使采用Gabor变换,也因时-频窗口形状不变而分辨串较低．为提高时-频分辨率,本文将小波变换理论用于乌鲁木齐台记录的地震与核爆事件的分析,并提出了识别核爆和天然地震的小波包分量比判据．通过对加拿大黄刀地震台记录的印度地下核爆的分析,进一步验证了小波包分量比判据对核爆和地震的识别具有较高的识别效率．结果表明：对于地震信号,其小波包分量比U03/U1一般都大于1.0,而对于核爆信号,比值U03／U13一般都小于1.0.     

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。     

二进小波变换方法的地震信号分时分频去噪处理

应用二进小波变换理论，对地震记录剖面进行小波分解，在小波变换域，对各分量剖面进行分时分频相关分析，并依此进行加权处理，最后通过小波反交换算法恢复出地震记录剖面．经实验该方法对衰减地震信号的噪声具有比较好的效果．     

基于能量耗散的重力坝地震响应时频特征分析

为了从能量角度研究重力坝地震响应的时频特征,在重力坝非线性动力分析基础上,探讨了重力坝地震过程中振动能量的时域耗散机制;采用小波频域多层次分解技术研究了其动响应的分频段能量特征,得到了坝体典型位置动响应分频段振动能量随高程的变化规律.通过分析发现:结构地震能量耗散为时域上不可逆的增加,坝体损伤集中出现在地震过程的某个时间段,地震动峰值后坝体损伤状态基本稳定;小波分解可以较全面地描述结构动响应能量的分频段特征.对于本文算例,在坝踵和上游折坡附近,重力坝地震响应的振动能量以4～8 Hz频段为主,这与输入的地震信号分频段特征一致;而坝顶附近则以1 ～4 Hz的振动能量为主,高频能量分量的比重随高程增大而逐渐减小.     

基于小波变换的地震动时-频特性研究

对美国NGA,采用一维连续小波变换得到每条记录的小波功率谱。研究了任意时间处小波功率谱最大值所对应的主频率。结果表明:地震动主频率随时间的增大逐渐减小;竖向地震动分量的主频比水平向分量随时间减小更快。分别采用线性函数模型、指数函数模型和指数三角函数模型,分析了场地、震级和震中距对主频变化曲线的影响,拟合了主频率在不同场地条件、震级、震中距等情况下随时间的变化曲线,水平向和竖向的频率时变曲线整体上都是随时间递减的,且竖向衰减得更快些,大多数情况下竖向记录的高频成分比水平向记录的相应成分要多。     

应用小波变换提取张北地震的震磁效应

以1998年1月10日的张北地震为例,应用小波变换及傅里叶分析,分析震中附近的6个地磁台站在地震前后共6个月的地磁场三分量分钟值采样数据.发现各个地磁台站记录的地磁场Z分量在张北地震前三个月内出现不同程度的异常现象,这种现象的出现频率随着离发震时间越近而越来越高,出现的地点由南向北迁移.地磁场H和D分量没有此类异常出现.用这6个地磁台出现异常时同一频率所对应的振幅值绘出等值曲线,得到的图形是稳定的四象限分布,震中基本上位于0～3nT的等值线上.结果表明小波分析是提取地震磁效应的有效工具,同时也证实了地震磁效应的客观存在.     

三参数小波及其在地震资料分析中的应用

提出了一类含有三个可调参数的分析小波（称为三参数小波）,通过选择这三个参数,可使其最适合于所给定的问题．Morlet小波及改进的Morlet小波是其特例．通过对三参数小波中的参数加以约束,可以获得一类新的近似解析小波．论证了通过恰当的选择参数,三参数小波不仅适合于分析包含慢变频率和振幅分量的信号,而且也适合于包含快变分量的信号．以三参数小波为分析小波,提出了一种用于薄互层地震资料分析的方法．该方法能够刻画薄互层的沉积旋回,也能研究薄互层内部的局部结构,并采用模型资料验证了方法的有效性．     

气压、水位对榆树沟分量应变的影响特征及机制研究

应用相关性分析和小波分析方法，研究气压、水位与榆树沟分量应变之间的关系及影响机制，结果表明：(1)水位是榆树沟分量应变长周期变化的主要影响因素，尤其对分量应变EW、NE向影响较显著，表现为中高度线性负相关；2016—2018年EW向相位滞后水位约1 d, NE向相位滞后水位约8 d; 2019—2021年EW向相位滞后水位约4 d, NE向相位滞后水位约7 d;(2)气压是分量应变短周期变化的主要影响因素，EW、NW向对其响应更为灵敏，表现为中高度线性负相关；EW向与气压不存在相位滞后，NW向相位滞后气压约55 min;(3)小波分析结果显示，气压对EW分量影响的显著频段为2⁶～2⁸ min、2¹⁰～2¹⁵ min,对NW分量影响的显著频段为2⁶～2⁸ min、2¹¹～2¹⁴ min。     

求解结构动力响应的小波分解法

本文用时程分析、振型迭加和小波变换3种方法,对一个10层建筑结构的地震动力响应进行了计算和比较,三者的结果完全一致,从而说明了线性时不变系统结构动力响应的唯一性定律是正确的。由于时程分析法可以用于非线性系统,而振型分解法只能用于线性系统,小波变换不但可以用于非线性,更可以用来进行多尺度分析的能谱计算,它能使抗震分析从传统的滞回耗能模型,提高到以结构损伤和延性评价的体系上来。     

System identification and damage evaluation of degrading hysteresis of reinforced concrete frames

In this study, signal processing approaches and nonlinear identification are used to measure seismic responses of reinforced concrete (RC) structures using the shaking table test. To analyze structural nonlinearity, an equivalent linear system with time‐varying model parameters, singular spectrum analysis to elucidate residual deformation, and wavelet packet transformation analysis to yield the energy distribution among components are adopted to detect the nonlinearity. Then, damage feature extraction is conducted using both the Holder exponent and the Level‐1 detail of the discrete wavelet component. Finally, the modified Bouc‐Wen hysteretic model and the system identification process are employed to the shaking table test data to evaluate the physical parameters, including the stiffness degradation, the strength deterioration and the pinching hysteresis. Finally, the identified stiffness and strength degradation functions from the test data of RC frames in relation to the degree of ground shaking, damage index and the identified nonlinear features are discussed. Based on the proposed method, both signal‐based and model‐based identifications, the relationship between the damage occurrence and severity of structural damage can be identified. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.     

Response analysis of rainfall–runoff processes using wavelet transform: a case study of the alpine meadow belt

Rainfall–runoff processes appear to be highly nonlinear in Bayinbluk watersheds of the northwestern China. In this study, the time‐scale wavelet transform has been used for the analysis of this nonstationary system. The Haar and Morlet wavelet transform were used to analyse the rainfall–runoff conversion relationship. Wavelet power spectrum and change point methods are also employed to analyse rainfall rates and runoffs measured at daily to half‐hourly sampling rate. The four experimental sites (Luoto, Haer, Kuce and Shengl) are located in the Tianshan Mountains (Xinjiang province, China). Correlation analysis and wavelet transform are first applied to runoff process in different underlying surfaces. Wavelet analyses of rainfall rates and runoffs also give meaningful information on the temporal variability of the rainfall–runoff relationship. Change point and wavelet power spectrum analysis provide simple interpretation of energy distribution between different scales. The results indicate that wavelet transform is a good method for analysing the nonlinear relationship of temporal–spatial responses between rainfall and runoff. This method allowed quantification of the processes affecting runoff and provided an insight into their implications in surface water management. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

利用零偏移VSP资料估计介质品质因子方法研究

利用峰值频率移动法估算零偏VSP资料的品质因子Q．该方法用Ricker子波和匹配地震子波分别逼近零相位和混合相位的震源子波,得到了峰值频率移动法估计Q值的公式．进而针对常规方法估计的地震子波峰值频率精度不高的问题,提出了估计地震子波峰值频率的特征结构法．通过合成零偏VSP资料的仿真试验,验证了峰值频率移动法估计Q值的正确性．仿真结果表明,与快速Fourier变换和Burg最大熵方法相比较,特征结构法得到的峰值频率和Q值精度高一些．仿真结果也表明,用峰值频率移动法估计Q值时需要选取恰当的子波参数,否则影响Q值估计的精度．     

River flow forecasting using wavelet and cross‐wavelet transform models

In this study, short‐term river flood forecasting models based on wavelet and cross‐wavelet constituent components were developed and evaluated for forecasting daily stream flows with lead times equal to 1, 3, and 7 days. These wavelet and cross‐wavelet models were compared with artificial neural network models and simple perseverance models. This was done using data from the Skrwa Prawa River watershed in Poland. Numerical analysis was performed on daily maximum stream flow data from the Parzen station and on meteorological data from the Plock weather station in Poland. Data from 1951 to 1979 was used to train the models while data from 1980 to 1983 was used to test the models. The study showed that forecasting models based on wavelet and cross‐wavelet constituent components can be used with great accuracy as a stand‐alone forecasting method for 1 and 3 days lead time river flood forecasting, assuming that there are no significant trends in the amplitude for the same Julian day year‐to‐year, and that there is a relatively stable phase shift between the flow and meteorological time series. It was also shown that forecasting models based on wavelet and cross‐wavelet constituent components for forecasting river floods are not accurate for longer lead time forecasting such as 7 days, with the artificial neural network models providing more accurate results. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.     

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。     

第二代小波变换及其在地震信号去噪中的应用

本文讨论了第二代小波变换的基本原理和变换过程，并将第二代小波变换引入到地震资料去噪处理中，基于提升法的小波变换是一种柔性的小波构造方法，它使用线性、非线性或空间变化的预测和更新算子，并能确保变换的可逆性。通过对模拟数据和实际资料的处理，证明了的它对地震信号去噪具有很好的效果。离散信号的小波去噪可分为三步：小波分解，系数缩减（切除噪声部分），信号重建。目前常用的小波去噪的方法有硬阈值法和软阈值法，这里采用软阈值法去噪。本文的提升变换采用的是Deslauriers-Dubuc（4，2）小波，基于以上变换方法，分别对含噪的模拟数据及实际地震数据进行3级可逆提升变换，对每一级上的细节信号按上述的软域值法进行处理，削减小波系数中的噪声部分，从而实现了信号去噪，结果证明去除随机噪声的效果是令人满意的。     

小波极大值方法及其在电磁异常信号提取中的应用

小波极大值法作为一种数据挖掘技术已经受到关注,并在地震科学研究领域开始进行应用研究。它能在长时间的观测数据中快速提取出不同时间、不同频率的有关异常信息。文中介绍了如何应用小波极大值法提取电磁场异常信息,即利用连续小波变换计算小波系数,计算各尺度小波系数的极大值,结合表征信号奇异性的Lipschitz指数分析异常的真实性,进而研究极大值在时间分布上的特点或规律,捕捉有关的电磁异常现象。利用该方法对2013年4月20日四川芦山7.0级地震后35d的连续观测的电磁场数据进行了分析,发现存在3次电磁场异常,探讨了这些异常可能与地震活动性之间存在的关系。尽管用这种方法尚不能确定发现的电磁场异常现象与地震有某种特定的关系,但是证明了小波极大值方法在连续观测数据中提取电磁异常现象的有效性。     

Morlet 小波用于环境激励下的模态参数识别研究

本文分别从卷积和Parseval定理的角度推导了非正交小波变换系数的实用计算方法。在环境激励下以互相关函数代替系统的自由响应数据,给出了基于Morlet小波变换的频率、阻尼比的参数识别方法,重点介绍了基于最小二乘法的振型识别技术。采用2层楼仿真算例和潮白河桥应用实例验证本算法,识别结果表明基于Morlet小波变换的模态参数识别技术能够有效地识别出环境激励下系统的模态参数。