路面基层探地雷达图像纹理特征提取方法研究

探地雷达数据中的形状和纹理特征是公路病害识别的重要依据,许多专家和学者提取和分析了公路病害在探地雷达图像上的形状特征,却很少提取其纹理特征,从而无法全面的反映公路病害特征.为提取和分析探地雷达路面数据的纹理特征,本文提出基于线性型、对数型和指数型三种转换类型的探地雷达数据灰度级转换方法,并采用灰度共生矩阵和小波变换提取转换后的探地雷达图像纹理特征.采用线性型、对数型和指数型转换关系将探地雷达数据转换为图像数据,通过对比分析,64级线性转换是将探地雷达数据转换为图像数据的最佳转换类型;以公路路面结构层层间不密实为例,讨论了灰度共生矩阵各参数的选择,并基于灰度共生矩阵算法提取纹理参数特征图;对探地雷达图像进行二层小波分解,得到高频部分和低频部分,并计算高频系数的平均能量.通过分析各个特征图可以得出,不密实病害的纹理特征明显,出现上下边界两条与其内部反差较大的特征曲线,这对其识别具有重要意义.从小波分解的结果可以得出,不密实纹理信息集中在低频部分.本文采用的提取探地雷达图像纹理特征的方法在公路病害识别方面具有一定的实用性,为公路养护提供重要的技术支撑.     

HHT在探地雷达检测路基质量中的应用

为探明路基中隐藏病害的类型和空间位置,应用探地雷达方法对公路路基质量进行了无损检测.在地层介质强衰减和噪声干扰作用下,探地雷达信号存在信噪比低、深部复杂目标体难以识别的问题.针对探地雷达路基实测信号非线性和非平稳的特点,采用信号均衡和希尔伯特-黄变换相结合的方法,首先对数据进行均衡处理以突出深层弱信号,在此基础上对单道信号进行经验模态分解以获得固有模态函数,通过希尔伯特变换对固有模态函数的瞬态属性特征进行分析,进而将希尔伯特-黄变换应用于整个探地雷达的数据剖面,最后通过综合对比瞬时振幅剖面和瞬时相位剖面对探测结果进行了分析和解释.结果 表明,信号均衡可以有效缓解深部信号衰减问题,基于希尔伯特.黄变换可以从多属性参数角度对探地雷达信号进行处理与解释,可以较好的识别异常体的位置和属性信息,提高了探地雷达解释结果的可靠性.     

小波变换在识别储层流体性质中的应用

根据小波变换的特点提出一种识别储层流体的新方法. 本文假设测井所得的信号为地层微观孔隙结构、地层流体性质及岩性和岩相等各部分的综合贡献之和，不同的储层中小波分析的能量谱特征不同，因而通过对已知储层模型进行小波能量谱分析，可得到各种储层的特征能量谱，根据这些储层特征能量谱就可以对待划分的储层段进行储层流体性质判别.     

机载探地雷达数值模拟及逆时偏移成像

机载探地雷达可以用于人类无法到达的危险地区、植被严重覆盖的地下目标体探测,然而由于机载探地雷达的特殊性,影响机载探地雷达探测效果的因素包括天线的极化方向、天线的飞行高度以及地表粗糙度等.为了研究这些影响因素与探测效果之间的关系,用三维时间域有限差分模拟电磁波的传播过程,以沙漠地区地下空洞掩体的机载探地雷达探测为实例,分别模拟了不同天线极化方向、天线高度及地表粗糙度情况下的机载探地雷达剖面,分析了各因素对机载探地雷达探测地下空洞目标体的影响.天线极化方向与目标体走向垂直更有利于地下目标体探测;天线距离地表越近,可以获得更高分辨率的雷达剖面;沙漠地表起伏越大,雷达剖面中的散射杂波能量越强,浅部地下目标体信号容易被掩盖.为了消除起伏地形造成的散射杂波,提出用逆时偏移成像技术对共炮集机载探地雷达数据进行偏移成像,成像结果优于基尔霍夫偏移成像结果.     

岩溶勘察中的探地雷达技术及应用

岩溶的空间分布和物性特征为探地雷达技术进行岩溶地球物理探测提供了基本前提条件.在已有的探测实例中应用探地雷达方法基本查明了岩溶的分布范围和充填性质，从而为岩溶区的岩土工程勘察和评价提供了有效手段及依据.     

时程信号的Hilbert-Huang变换与小波分析/

在简要介绍时程信号的小波分析和Hilbert-Huang变换(HHT)理论的基础上,通过地震波和其它时程信号实例,对比分析了小波变换和HHT变换结果. 比较显示：HHT变换和小波变换均能用于对非平稳的信号进行分析,并能捕捉到信号变化的主要特征;与受所选母波影响较大的小波分析不同,HHT变换得到的固有模态函数是直接从原始时程数据中分离出来的,它更能反映原始数据的固有特性;小波分析得到的谱的能量在频率范围内分布较广,而HHT变换的Hilbert谱的大部分能量都集中在一定的时间和频率范围内,能清晰地刻画信号能量随时间、频率的分布. 因此,Hilbert-Huang变换不仅是对非平稳信号进行分析的有效方法,而且也是检测时程信号局部特征的有用工具.     

基于小波熵的地下管线探地雷达频率波数偏移成像研究

地下管线实际形状与准确位置的确定是探地雷达图谱解释的主要内容之一.制约管线探地雷达反射归位精度最主要的因素是电磁波在地层中的传播速度,如何准确确定电磁波传播速度是探地雷达偏移处理能否成功的关键.为便于对探地雷达图谱特征进行定量解释,开展了不同大小、埋深与重叠等情况管线的正演模拟与模型实验.结合小波熵理论与频率波数偏移成...     

利用小波变换识别山西测震台网震相

为有效提高山西测震台网震相识别精度,在论述小波变换原理基础上,结合台网记录的震相特征,针对干扰大、能量弱的震相,采用小波变换进行分析。常见噪声干扰相对地震信号频率较高,小波变换能够有效压制噪声,提高震相识别精度;对于能量较弱的震相,可以利用小波变换分解信号,按频率逐层进行震相识别。分析认为,小波变换是识别山西地区震相的有效方法。     

管线模型的探地雷达物理模拟实验

地下管线是保障城市运行的重要基础设施与生命线,开展管线探测是城市地下工程建设中必不可少的环节.探地雷达正演有助于掌握雷达波在地下的传播规律、加深对管线回波的认识.由于真实的地下介质分布不均匀、测区环境充斥着多种干扰,导致实际的探地雷达剖面中回波信号成分复杂、目标双曲线形态不完整,难以直接进行地质解释,而数值模拟常不考虑杂波干扰,模拟结果相对理想化.因此,本文聚焦于管线模型的物理模拟实验,在室内实验室和野外现场构建了一系列不同材质、不同埋深、不同管径的管线模型,利用不同中心频率的天线开展探测实验;分析了地下管线的雷达波传播规律及特征;结合管线材质、大小和埋深等信息,进一步验证雷达资料解释的准确度.结果表明：在背景介质均匀的沙池实验中,原始雷达剖面中背景噪声较小、目标双曲线形态完整,金属管线的反射波能量最强,含水管线会引起明显的多次波.而在野外现场采集到的雷达数据中存在较多的噪声干扰,不同管线引起的雷达回波呈双曲线或“类双曲线”;与背景介电常数的差异越大,反射波能量越强;相较于深埋管线,浅埋管线的双曲线特征更明显、振幅能量更强.由此可见,不同管线具有不同的双曲线特征、相位和振幅特征,可为地...     

高频电磁法检测地下管线周边地质病害体的应用研究

地下管线是城市生存和发展的基础,近年来随着城市地下空间的开发利用,管线周边形成了各种各样的地质病害体.为了有效预防这些病害体对地下管线安全运行的影响,本文在分析高频电磁波传播机理及影响因素基础上,研究了利用探地雷达检测地下管线周边病害体的技术方法.探地雷达工作参数的配置选择、干扰波的有效处理及雷达图像的精准识别是检测地质病害体的关键,重点从这三个方面进行了分析研究.天线中心频率、采样率、测点点距等工作参数最佳优化组合,确保了检测检测目标体的效果;增益调整、频率滤波、点平均等对干扰波的处理,有助于获得高信噪比,可获得高分辨率的雷达图像;根据雷达剖面图上异常波形特征来判断识别脱空、空洞、疏松体和富水体等地下病害体的位置及大小.这些问题的解决可为探地雷达检测病害体提供可靠技术支撑.最后结合工程实例,与其他方法对异常体的对比分析,验证了高频电磁法在检测地下病害体的的可行有效性,也为开展地下管线周边病害体的治理提供了科学依据.     

基于探地雷达信号处理的小波基选取研究

针对探地雷达信号处理和分析时小波基选取存在的问题,本文在分析探地雷达信号特点的基础上,首先从理论上讨论小波基的选取准则,然后再从实验角度进行对比、判别,认为在进行小波分解和重构时应该分别选择不同的小波基函数进行处理,这样可以保证重构信号的精确度,增强对信号的处理能力,从而也突破了以往分解与重构时都采用同一个小波基进行处理的做法.最后通过实际资料的处理,指出bior2.6小波基在进行雷达信号处理时效果最佳,不仅去噪彻底,而且能够保留有效信号的高频部分,提高信号的分辨率和信噪比,为后续解释工作打好了基础.     

Surface wave attenuation based polarization attributes in time-frequency domain for multicomponent seismic data

In the paper, we propose a surface wave suppression method in time-frequency domain based on the wavelet transform, considering the characteristic difference of polarization attributes, amplitude energy and apparent velocity between the effective signals and strong surface waves. First, we use the proposed method to obtain time–frequency spectra of seismic signals by using the wavelet transform and calculate the instantaneous polarizability at each point based on instantaneous polarization analysis. Then, we separate the surface wave area from the signal area based on the surface-wave apparent velocity and the average energy of the signal. Finally, we combine the polarizability, energy, and frequency characteristic to identify and suppress the signal noise. Model and field data are used to test the proposed filtering method.     

Investigation of karstic hydrological processes of Niangziguan Springs (North China) using wavelet analysis

Niangziguan Spring complex is the largest karst spring in North China. We investigate the karst hydrological processes by using Morlet wavelet transform analysis and cross wavelet analysis based on monthly precipitation from 1958 to 2010 and spring discharge from 1958 to 2009. From Morlet wavelet transform coefficients of precipitation and the spring discharge in Niangziguan Springs Basin, we find that the precipitation and discharge are characterized by the multi‐scale features in the time domain, and the energy distribution of the signal is highly irregular across scales. Although precipitation eventually becomes spring discharge by infiltrating and propagating through karst formations, the signals are attenuated. The results also show that the precipitation of Niangziguan Springs Basin has the main periodic components of 1‐, 5‐, 12‐, and 17‐year periods with alternating wet–drought cycle. Similarly, the spring discharge of Niangziguan Springs has the main components of 17‐year periods, but the 1‐, 5‐, and 12‐year periodicity of precipitation are not reflected in spring discharge, which is filtered by the aquifers. The results of cross wavelet analysis reveal that the precipitation and spring discharge share the common periodicity of 17 years. This means that those signals with high energy and long timescales can penetrate through the aquifer and be reflected in spring discharge, whereas other signals are filtered and modified. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

Spectral bandwidth enhancement of GPR profiling data using multiple-frequency compositing

The amplitude spectrum of ground penetrating radar (GPR) reflection data acquired with a particular antenna set is normally concentrated over a spectral bandwidth of a single octave, limiting the resolving power of the GPR wavelet. Where variously-sized GPR targets are located at numerous depths in the ground, it is often necessary to acquire several profiles of GPR data using antennas of different nominal frequencies. The most complete understanding of the subsurface is obtained when those frequency-limited radargrams are jointly interpreted, since each frequency yields a particular response to subsurface reflectivity. The application of deconvolution to GPR data could improve image quality, but is often hindered by limited spectral bandwidth.We present multiple-frequency compositing as a means of combining data from several frequency-limited datasets and improving the spectral bandwidth of the GPR profile. A multiple-frequency composite is built by summing together a number of spatially-coincident radargrams, each acquired with antennae of different centre frequency. The goal of the compositing process is therefore to produce a composite radargram with balanced contributions from frequency-limited radargrams and obtain a composite wavelet that has properties approximating a delta function (i.e. short in duration and having a broad, uniform spectral bandwidth).A synthetic investigation of the compositing process was performed using Berlage wavelets as proxies for GPR source pulses. This investigation suggests that a balanced, broad bandwidth, effective source pulse is obtained by a compositing process that equalises the spectral maxima of frequency-limited wavelets prior to summation into the composite. The compositing of real GPR data was examined using a set of 225, 450 and 900 MHz GPR common offset profiles acquired at a site on the Waterloo Moraine in Ontario, Canada. The most successful compositing strategy involved derivation of scaling factors from a time-variant least squares analysis of the amplitude spectra of each frequency-limited dataset. Contributions to the composite from each nominal acquisition frequency are clear, and the trace averaged amplitude spectrum of the corresponding composite is broadened uniformly over a bandwidth approaching two-octaves. Improvements to wavelet resolution are clear when a composite radargram is treated with a spiking deconvolution algorithm. Such improvement suggests that multiple-frequency compositing is a useful imaging tool, and a promising foundation for improving deconvolution of GPR data.     

基于小波分频叠前相干噪声压制方法

基于小波分析的去噪方法在地震资料叠前处理中得到了广泛应用.本文主要介绍利用小波变换的分频特性来压制相干噪声.通过小波分频技术将叠前地震信号分解为不同频带,然后利用有效波和相干干扰波的频谱差异来区分有效信号和噪声,最后利用加权方法去掉不需要的噪声信息来达到去除相干噪声的目的.实际资料的处理结果表明：基于小波分频方法能很好地压制相干噪声,从而提高地震资料信噪比和分辨率.     

基于小波分解的能量谱分析方法及其在汶川地震中的应用

利用小波分解将地震波分解成不同频带的小波分量,进而对地震波输入结构的总能量EI进行分解,得到能量在频域上的分布,这是一个有意义的结果。通过对各分量能量谱峰值的分析,可以从另一个方面得到地震波的频谱特性,能量谱峰值出现的结构固有周期与地震波傅里叶谱的卓越周期相同,也可以作为估算卓越周期的一种方法。     

“天宫二号”空间实验室大气质谱信号与地磁信号在磁暴干扰下的Hilbert-Huang变换

本文采用Hilbert-Huang变换分别对磁暴干扰下的"天宫二号"空间实验室大气质谱信号和乌鲁木齐地磁基准台FHDZ-M15所产出地磁数据进行特征分析.实验首先采用小波分析方法分析两种信号的能量谱,结果可得:"天宫二号"空间实验室大气质谱信号和M15地磁信号在磁暴时段能量较为集中,且幅值较大.该实验表明两种信号的能量分布成正相关性.基于Hilbert-Huang变换的时频聚集性及处理非平稳信号的能力,实验进一步采用Hilbert-Huang变换对磁暴干扰下的两种信号进行时频特性分析.通过对两种信号的Hilbert-Huang谱分析可得:"天宫二号"空间实验室大气质谱信号和M15地磁信号在磁暴干扰下的频率均主要集中在0.2 Hz之内.同时,Hilbert-Huang谱实验清晰反映出了两种信号能量随时间和频率的分布情况.     

利用信息融合技术整合地震分频信号的方法及应用研究

在分析常规利用RGB混频显示技术整合分频信号的应用效果及局限性基础上,提出将三参数小波频谱成像技术与信息融合技术结合应用来预测地质异常体空间展布的新方法。该方法首先构造三参数小波进行地震资料的频谱分解从而得到不同频率小波域的高精度地震信号。在此基础上利用基于模糊逻辑理论的信息融合算法来整合得到的分频信号,最终结果以概率的形式对地质异常体的展布特征进行精细定量刻画,实际资料的应用效果证明了该方法的有效性和实用性。