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用相关法提高地震计相频特性测试精度

论述了地震计相频特性的测试方法，传统的测试方法有多种，如过零检测法，李萨如图形法等，当测试过程存在一定噪声时，这些方法的测试精度会大大降低，用相关法进行相频特性的测试，可以有效抑制随机噪声的干扰，提高相位测量的精度。     

改进阈值函数的提升小波在人工震源数据处理中的应用

针对由于软阈值函数存在恒定偏差及硬阈值函数存在不连续,从而导致信号去噪精度较低及出现伪吉布斯现象的问题,提出一种改进的阈值函数,并从数学上证明其连续性、渐进性及偏差性。将本文阈值函数用于加入了高斯白噪声的4种仿真信号中发现,其不仅可提升信号的信噪比,还可弥补由软、硬阈值函数引起的信号失真、震荡等缺点。将本文提出的阈值函数运用于气枪人工震源,可得到与仿真信号一致的结论,同时与带通滤波相比,本文提出的方法能够完整保留信号的相位与幅值信息,证明本文改进的阈值函数在提升气枪人工震源信号的信噪比方面具有一定的可行性。     

一种基于特征子空间的多用户盲分离算法

提出了一种基于特征子空间的多用户盲分离算法。算法首先估计出信号源的导向矢量,然后再利用ESB算法进行波束形成,解决了当存在多个用户时权值收敛于单一用户的问题,可以在不知道信号先验知识的情况下对来自不同方向上的独立信号进行有效的分离。算法不需要进行繁琐的Gram—Schmidt正交化处理,并且在盲分离信号的基础上还可以估计出信号的波达方向。计算机仿真结果表明,分离出来的信号与源信号的相关系数均大于0．99,证实了算法的有效性。     

InSAR最小二乘相位解缠权重确定的一种新方法

雷达信号的低信噪比、地形起伏引起的阴影、遮掩以及其它种种原因造成的去相干现象导致相位数据的不连续,使得相位解缠结果出现偏差甚至是完全错误。在分析影响最小二乘相位解缠权重选择因素的基础上,将频域置信度作为权重选择方法进行相位解缠数据处理,结果表明,该方法很好地克服了最小二乘法对于相位坡度欠估计的缺点,且解缠结果具有较高精度和稳定性。     

基于小波特征和神经网络的天然地震与人工爆破自动识别

采用福建地区天然地震和人工爆破事件波形记录，通过一维离散小波变换（DWT）及4层小波包变换（WPT）对信号进行分解，提取出用于识别的4种波形小波特征：小波能量比特征、小波包能量比特征、小波包香农熵特征及小波包对数能量熵，此外还提取出P/S震相振幅比；采用BP神经网络对4种小波特征及分别加入P/S震相振幅比的组合特征进行识别效果检验，结果表明，单小波判据小波能量比特征识别效果好；双判据组合P/S震相振幅比和小波包对数能量熵的组合识别效果最好，可考虑作为实际天然地震与人工爆破在线自动识别系统的识别判据。     

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一种改善GPS接收机载波相位连续性的相位预测方法

针对GPS信号受短时遮挡等影响导致载波相位不连续问题,提出一种基于载波开环跟踪的相位预测方法。通过对失锁通道的多普勒进行精确预测实现对载波相位进行开环跟踪,重点改善接收机晶振钟漂对多普勒估计精度的影响。基于软件接收机对该方法进行性能评估,在部分GPS信号连续中断15 s情况下,其估计的载波相位误差小于1/4周的概率在90%以上。     

利用sPn震相测定台湾海峡M6.2地震震源深度

采用波形互相关技术获得Pn震相准确到时,然后应用滑动时窗相关法获取sPn与Pn震相的走时差,通过该走时差测定台湾海峡M6.2地震震源深度为14.7 km,并对测定的结果进行分析解释。对比本文计算结果与CAP方法的反演结果得出,本文研究方法更加方便、快捷、精确。     

相位在地震勘探中的用途及研究

主要应用傅立叶变换方法计算各种信号的振幅谱和相位谱。通过对一个球形信号进行傅立叶正反变换，发现用相位谱恢复的图形轮廓比振幅谱恢复的图形轮廓清晰。相位在信号分析中，特别是对于所要研究的地震信号尤为重要。但是，相位谱的常规计算及显示方法很难满足解释要求，就通过改善相位谱的常规计算及显示方法，并用一个简单地震模型例子，说明了改善后的相位谱更容易被解释和利用。