基于VMD算法在地震数据时频分析中的应用

受新开发的变分模态分解(VMD)的启发,本文引入一种基于VMD的时频分析方法来分析地震数据.VMD的原理是将信号分解成具有一定中心频率的模态分量,通过这些分量来重构原始信号.这种分解方式可以降低各个模态中的残余噪声,同时进一步减少冗余的模态,很好的克服了模态混叠问题.此外,VMD是一种自适应信号分解技术,它可以非递归地将多分量信号分解为几个准正交固有模态函数,与EMD及其推广(如EEMD,CEEMD)相比,有坚实的数学基础.将VMD方法与CEEMD方法进行比较,对合成数据进行测试显示了基于VMD的时频分析方法具有更好的时频聚焦性,同时对实际数据处理也表明该方法具有突出地质特征和地层信息的潜力.     

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。      

基于经验模态分解及独立成分分析的微震信号降噪方法

针对微震信号具有高噪声、突变快、随机性强等特点,基于经验模态分解(EMD)及独立成分分析(ICA)提出一种微震信号降噪方法.首先,对含噪信号进行EMD分解,获得一系列按频率从高到低的内蕴模态函数(IMF),利用原信号与各IMF之间的互相关系数辨识出噪声与信号的分界,将分界之上的高频噪声滤除;其次,为有效去除分界IMF中的模态混叠噪声,基于ICA算法对分界IMF进行盲源分离,提取其中的微震有效信号,并将其与剩余的IMF累加重构,从而得到降噪后的微震信号;最后,利用快速傅里叶变换(FFT)时频谱对比分析降噪前后的信号特征,定性说明本文方法的有效性;引入信噪比和降噪后信号占原信号的能量百分比两个参数,定量说明本文方法能充分保留微震信号的瞬态非平稳特征,降噪效果明显.     

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。     

利用变分模态分解(VMD)和匹配追踪(MP)联合压制音频大地电磁(AMT)强干扰

为了有效分离矿集区音频大地电磁（AMT）信号中的大尺度强干扰、抑制近源效应,本文提出利用变分模态分解（VMD）和匹配追踪（MP）联合压制AMT强干扰的方法.首先,对比了VMD与经验模态分解（EMD）、固有时间尺度分解（ITD）的处理效果,验证了VMD在避免模态混叠和端点效应方面的优势;讨论了VMD中模态个数对典型大尺度强干扰的去噪性能,并选择合适的模态初步获取待处理信号的重构信息.然后,运用MP对VMD重构信号做二次信噪分离处理,进一步滤除残余的尖脉冲干扰.通过对模拟和实测数据的分析处理,以及与远参考法结果对比,本研究能有效剔除时间域序列中的大尺度强干扰,且重构信号中保留了更多的低频缓变化信息和细节成分,近源干扰得到有效压制;视电阻率-相位曲线更为光滑、连续,低频段的数据质量得到明显改善,其结果能更为真实、可靠地反映地下电性结构信息.     

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.     

基于EWT和Meyer自适应阈值的微震降噪

露天矿采场边坡的微震信号具有振幅弱、噪声多、信噪比低的特征,基于经验小波变换(EWT)及Meyer自适应阈值提出分频降噪方法.首先,针对微震信号的频谱特征,设计一种频谱分割策略,将信号和噪声分解为不同的模态;其次,分析模态的频谱和能量,采用Meyer阈值函数自适应降噪,提高有效信号振幅;最后,借助阈值函数处理包含较少有用信号的模态,重构微震信号以保持其连续性,结果表明,降噪后微震信号信噪比(SNR)高、有效信息多,噪声少;通过多种方法对比,并用信噪比与均方根误差(RMSE)对本次降噪效果进行评价,本文方法较好的保留了微震信号有效信息,降噪效果显著.     

用小波变换能量线性度方法识别天然地震与爆破或塌方

为了提取天然地震和爆破或塌方记录波形在震源深度、震源尺度、震源破裂机制、地震波传播途径、地震波衰减等方面的差异特征信息,本对山东数字化台网记录的天然地震和爆破或塌方波形进行了小波多分辨率的能量线性度特征分析,提出了用小波变换能量线性度方法识别天然地震与爆破或塌方事件．结果表明：在精细结构小波分解信号“能量”线性度方面,天然地震主要集中在-2．0～1．0之间,爆破或塌方主要集中在2．0～3．4之间;在精细结构小波分解信号“能量”最大值对应的小波分解尺度方面,爆破或塌方主要集中在4～5,频段集中在0．7～3．1Hz之间,而天然地震主要集中在1～2,频段集中在6．25～25Hz之间．     

基于VMD的随掘地震超前探测信号谱白化方法研究

随掘地震超前探测震源具有连续、非可控的特点,需要使用互相关技术将连续震源记录转换为等效脉冲震源记录以获取有效反射信号.但随掘地震超前探测信号往往包含一些能量较强且频带较窄的优势频率成分,使得互相关处理会引入较严重的干扰.为此,本文提出将基于变分模态分解(VMD)的希尔伯特谱白化方法应用于随掘地震超前探测信号.该方法首先...     

基于Context模型的Shearlet变换地面微地震随机噪声压制

地面微地震监测采集到的微地震信号通常能量微弱,信噪比低,如何提高微震数据的信噪比是数据处理的难题.Shearlet变换是一种新型的多尺度几何分析方法,具有敏感的方向性和较强的稀疏表示特性,能起到很好的随机噪声压制效果.由于地面微震数据的有效信号大多被淹没在噪声中,基于传统阈值的Shearlet变换（the traditional threshold-based Shearlet transform TST）只考虑到尺度或方向的阈值,在去噪过程中会过度扼制有效信号系数,造成有效信号能量损失.因而,本文建立Context模型,得到基于Context模型的Shearlet变换（the Context-model-based Shearlet transform CMST）方法,改进传统Shearlet阈值方法的不足.我们通过所建立的Context模型将能量相近的各方向系数划分为同一组,并分组估计阈值,分别处理各部分系数,达到微弱同相轴有效恢复的目的.通过TST及CMST的模拟实验与实际地面微震记录处理结果对比可知,本文方法在低信噪比条件下比对比方法更加有效地恢复地面微震数据的微弱信号,随机噪声压制效果明显,在-10 dB条件下,提升信噪比18.3741 dB.     

2011年四川炉霍M_S5.3地震加速度记录的时频分析与能量计算

2011年4月10日四川炉霍发生Ms5.3地震.本文选取了此次地震中不同震中距的台站所获取的三分量加速度时程记录,针对目前EMD分解的HHT方法存在的模态混叠问题,采用了一种基于EEMD分解提取信号时频特性的方法,对加速度记录进行能量计算和时频分析发现,该方法不但有效抑制了以往EMD分解过程中所出现的模态混叠问题,而且还较好地提取到记录的时频特性和能量集中分布的时频段.并与Fourier变换、小波分析进行了对比研究证明了该方法在处理非平稳、非线性强震信号中的有效性和实用性,在强震数据处理领域有着较好的应用前景.     

基于聚类经验模态分解（EEMD）的汶川MS8.0强震动记录时频特性分析

在2008年5月12日汶川MS8.0地震中,四川数字强震台网共获取了133组三分向加速度记录. 本文选取了一些不同断层距的台站所获取的强震动记录进行了处理和分析．在数据处理中,采用基于聚类经验模态分解（EEMD）提取信号时频特性的方法,有效获得了信号能量的时频分布,提取了中心频率、 Hilbert能量、最大振幅对应的时频等特性,并与傅里叶变换、小波变换进行了对比研究．研究结果表明, 对非线性的强震记录采用聚类经验模态分解（EEMD）能抑制经验模态分解（EMD）中存在的模态混叠问题;与傅里叶变换和小波变换相比发现, HHT边际谱在低频处幅值高于傅里叶谱;与小波变换受到所选取的母波强烈影响不同, HHT直接从强震记录中分离出固有模态函数（IMF）,更能反映出原始数据的固有特性, Hilbert谱反映出大部分能量都集中在一定的时间和频率范围内,而小波谱的能量却在频率范围内分布较为广泛．因此,基于EEMD的HHT在客观性和分辨率方面都具有明显的优越性,能提取到更多强震加速度记录的时频特性．      

直下型断层的破裂速度对盆地地震效应的影响

首先基于有限断层破裂下的运动学震源模型,对比验证了三维谱元法对于近场地震动的模拟精度。 进而通过含盆地模型与不含盆地的一维水平成层模型的地震动强度之间和放大系数分布特征之间的对比,详细研究了直下型断层的破裂速度对盆地地震效应的影响。结果表明,盆地的存在会显著改变近断层地震动的分布特征,同时盆地内不同分量强地震动的分布特征变化较大。断层破裂速度对盆地地震效应影响显著,随破裂速度的增大盆地地震动强度逐渐增加,但不同分量上地震动强度的增加速率显著不同,受盆地效应的影响,放大系数表现出与强地震动不同的分布特征。盆地放大系数整体表现出随破裂速度的增加而减小的趋势,但不同分量放大系数所受影响程度差异明显。同时,盆地内地震动强烈放大区域的位置也受破裂速度的显著影响,但其总体上集中在断层两侧区域及垂直于破裂方向的盆地边缘附近。      

自适应VMD的地震资料高分辨率处理方法研究

随着勘探开发的不断深入,常规地震资料受分辨率的限制难以满足精细勘探开发的需求.由于地震信号不同频率成分的衰减程度不同,故可结合分频技术对各频率成分进行差异化补偿,进而提高地震资料分辨率.而常规分频技术普遍分频精度不高,存在模态混叠现象,不能较好地适用于地震资料处理.针对上述问题,本文提出基于自适应变分模态分解(VMD)...     

风暴及台风天气引起的微震现象分析

本文主要利用时频分析法,基于2016年以来山东省泰安台重力仪及宽频带地震仪观测到的资料,对风暴天气和台风天气引起的微震现象进行研究. 结果表明:这两种天气过程产生的微震信号的频率基本分布在2—20 s之间,能量集中在5—7 s,15 s附近存在一个能量平稳加强的频段;风暴天气产生的微震信号具有由高频向低频演化的动态特征;两种天气条件下产生的微震信号均具有连续、高频及持续时间长的性质,反映了微震信号激发源的移动特征。 结合泰安台微震与风暴和台风天气的一一对应情况,认为微震是一种与近海风暴或远海台风活动有关的微震动过程,而不是与地震有关的前兆异常。      

基于希尔伯特-黄变换的汶川地震记录分析

利用HHT方法对6个台站的汶川8.0级地震加速度记录进行EMD分解,进而对地震波输入结构的总能量进行分解,得到地震动能量在IMF分量之间的分布关系。同时通过对各分量边际能量谱的分析,可以从另一方面得到地震波的频谱特性,边际能量谱峰值频率与地震波傅立叶谱的卓越频率相同,边际能量谱也可以作为一种估算震动卓越周期的方法。     

基于MEEMD和时变VARMA模型的地震动噪声清除及基线修正

受背景噪声、仪器倾斜以及外部环境因素产生的低频信号和直流分量影响,由原始地震动信号得到的位移信号会产生波形偏移(基线漂移)现象.目前,常用的地震动去噪方法有滤波法、多项式拟合法、经验模态分解(简称EMD)去噪法、小波去噪法等,但上述方法均有局限性.在探索地震动信号基线修正和去噪过程中,以改进的集合经验模态分解(简称ME...     

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Hilbert-Huang变换的长周期地震动能量时频分布比较研究

远场类谐和地震动与近断层脉冲型地震动是两种不同类型的长周期地震动,确定其能量的时频分布特性对理解长周期地震动作用下长周期结构的反应特点及揭示结构破坏机理具有重要意义.各选10条远场类谐和地震动、近断层脉冲型地震动与普通地震动,利用Hilbert-Huang变换,提取出各地震动的3-D Hilbert幅值谱、边际谱、Hilbert能量谱与瞬时能量曲线,在此基础上提出累积能量谱、强频段、能量时间分布系数等概念,定义了多个指标对比分析三类地震动的长周期特性、宽频带特性和脉冲特性.结果表明:与普通地震动相比,远场类谐和地震动与近断层脉冲型地震动的能量主要集中于较低的频段,长周期特性明显,且远场类谐和地震动的能量集中频段低于近断层脉冲型地震动;远场类谐和地震动的强频段宽度小于其他两类地震动,且能量在强频段内的分布比其他两类地震动均匀;与其他两类地震动相比,远场类谐和地震动的脉冲特性不明显;三类地震动的卓越频率与能量时间分布系数均存在明显的分布规律,可以作为地震动的能量表征参数.