基于分布估计算法对重力固体潮信号独立主成分分析及谐波提取

固体潮信号是地球自转在月球和太阳作用下产生的混合复杂信号.本文提出一个重力固体潮信号的正交分解模型,通过将重力固体潮信号谐波分量,分解在两个正交的方向上,以提取独立的谐波分量.为了实现这一分解,本文采用独立成分分析算法进行验证分析.独立成分分析主要用于提取信号中的独立成分,但一般的独立成分分析算法具有对初始值敏感,收敛较早熟等问题.本文利用分布估计算法的学习概率模型全局寻优,克服独立成分分析算法缺点.通过实验仿真分析,改进算法可将重力固体潮信号成功分离出以下独立的谐波状态:半日波信号、日波信号、长周期波信号.并且,这些分离出的独立成分与本文提出的重力固体潮信号正交分解模型一致,分别对应于模型中的正交谐波分量.     

基于一种单纯形邻域与多角色进化策略算法的重力固体潮信号独立成分分析

在重力固体潮信号中,反映地球、太阳、月亮等天体相对运动的潮汐谐波是相互独立的.所以,在重力固体潮的谐波分析中,只有提取出谐波中的独立成分,才能与相应的天体潮汐谐波对应.据此,本文提出一个重力固体潮信号的分解模型.该模型描述地球自转产生的潮汐谐波与月球、太阳相对于地球轨道变化产生的潮汐谐波的正交分解关系.为了从信号处理的角度实现这一模型描述的正交分解关系,本文提出了一种基于单纯形邻域与多角色进化策略的智能优化算法的独立成分分析方法,对重力固体潮信号进行独立成分分析,有效地从重力固体潮信号中提取出三个独立分量:一个为反映月球、太阳相对于地球轨道变化产生的长周期波系分量,一个为反映地球自转产生的日波系分量,一个为反映地球自转产生的半日波系分量.最终,从这些分解出的独立分量中进一步提取出具体谐波成分.     

地震场景下重力固体潮信号互相关谱分析与异常信息提取

重力固体潮信号包括能量相对强的日波、半日波分量,和能量相对弱的长周期波分量.为了在能量差异大的谐波分量中,有效提取地震场景下的异常信息,本文根据重力固体潮信号的产生机理,提出了一种重力固体潮信号正交分解模型,将强弱不同的潮汐谐波分量,分解到不同的正交方向.同时利用一种新型智能优化算法,改进独立成分分析方法,有效分离出重力固体潮信号中对应于不同正交方向的独立成分.对独立成分分量的谱相关分析,可以揭示各谐波分量的调制关系,地震场景下的谐波分量间存在异常的调制信息.但自相关运算会使强的分量更强,而弱的分量更弱,湮没弱的异常调制信息.因此,本文采用独立成分间的互相关谱,可以更完整地提取出潮汐谐波的异常信息,在此基础上,通过对云南的地震实例分析,提取出重力固体潮信号中异常的调制信息,并引入了理论计算值做参考,凸出了实际重力固体潮信号中存在明显的异常信息,发现长周期谐波分量的误差率远远大于日波、半日波的误差率,说明相比于日波、半日波,长周期波能更好的反映重力固体潮信号存在的异常信息.     

重力固体潮信号独立成分的谱相关解调与地震前兆信息提取

重力固体潮信号是一种多谐波的混合信号,为了提取其中所包含的地震前兆异常信息.本文结合重力固体潮的产生机制,建立了一种重力固体潮正交分解模型.在此基础上,利用独立分量分析算法实现重力固体潮信号的加性分解,然后针对独立分量中的调制关系,利用谱相关方法对其进行乘性解调.从而,完整地提取出了重力固体潮信号中丰富的潮汐谐波信息.进一步,引入理论计算值作为实际测量值的参考背景,在独立分量中凸显出原重力固体潮信号中的异常变化特征.通过对云南地区的实际震例研究表明,重力固体潮独立分量的异常特征与地震事件的时序存在密切的相关性.在地震发生前的1~5个月内,对应于重力固体潮信号长周期谐波系的独立分量在时域波形和循环相关谱方面均有明显的异常变化,而且普遍存在,充分反映了这一异常变化与地震前地壳内部能量的变化有关,很有可能就是重力固体潮信号中隐含的地震前兆信息.     

基于遗传算法的重力固体潮信号独立元分析与地震前兆信息提取

在对重力固体潮信号的分析中,应用了一种将固体潮信号所含有的各谐波信息分解到3个正交分量上的三维正交分解模型;为了更好地提取各个分量谐波信号,克服传统独立分量分析(ICA)收敛速度慢、局部搜索等缺陷,使用了传统ICA与实数遗传算法(GA)相结合的方法,经验证此方法可行有效;实验中对实测信号与理论信号相结合的信号进行了谐波提取,并对提取出的谐波信号进行分析,捕捉地震前兆信息;分析发现地震前某不定时刻点,在长周期波中波形出现一定程度的奇异,充分反映了震前能量积蓄的变化.因其与地震发生时间之间的不确定性,所以还不能将其作为地震的预测方法.     

连续小波变换系数的主成分分析法及其重力固体潮应用

针对连续小波变换中各尺度系数间存在较大相关性的特点,建立协方差矩阵,用主成分分析法去除各尺度系数间的相关性,提取原信号中的主要频率成分。利用给定样本信号对该方法的有效性进行检验,同时,作为应用,利用该方法提取出重力固体潮信号中的半日波分量和日波分量,为信号特征频率提取提供了一种可行和有效的分析方法。     

基于一种新智能优化算法与谱相关方法对重力固体潮的分析

根据月球与太阳相对于地球位置的关系,建立一个三维正交分解模型来揭示重力固体潮中包含的谐波成分。在此基础上,提出一种基于单形邻域与多角色进化策略智能优化算法的独立分量分析方法,用以提高算法效率和全局寻优能力;并结合谱相关方法,对重力固体潮观测数据进行处理和分析,观察其频域和时域的变化。最后引入理论信号和理论计算值作为参考背景,以凸显其异常变化特征。研究表明,利用该方法可以有效地反映出重力固体潮潮汐的日波、半日波、长周期波等特征。同时,发现重力固体潮潮汐的异常变化中隐含有地震前兆信息,通过对云南地区观测数据的分析,在排除测量误差和环境影响外,发现在地震前2~5个月内,重力固体潮的长周期波均呈现出规律性的异常变化。这反映出地震的前兆异常信息,可能对地震时间和地点的预测提供依据。     

消除滑动扫描地震数据中谐波干扰的反相关方法(英文)

滑动扫描技术是高效、高保真、环保的可控震源勘探技术之一,是下一组震源不必等待上一组震源震动结束即可开始震动的高效采集方法。该技术由于缩短了相邻两炮的等待时间,使得生产效率得到显著提高。但是后一炮的谐波畸变与前一炮的基波信号混叠在一起,不易分离,在相关后的地震记录上形成了严重的谐波干扰,降低了地震资料的质量。本文提出一种反相关方法来压制滑动扫描地震数据中的谐波干扰。该方法首先把地面力信号分解为基波和各阶谐波分量;然后将后一炮的相关前数据分别与各分量相关,只选取正时间轴中对应分量的自相关部分,利用各分量的反相关算子提取各阶谐波信息;最后从前一炮数据中减去提取出的高阶谐波,得到压制谐波后的地震记录。该方法对有效信号影响小,可同时处理相关前和相关后数据,而且算法简单稳定,计算效率高。本文分别对理论模型和实际数据进行处理,验证了该方法消除谐波干扰的有效性。     

易县台BBVS-120地震计记录重力固体潮能力分析

以河北省易县台BBVS-120甚宽频带地震计为研究对象,验证其垂直向地震记录波形中包含的长周期成分为重力固体潮,并运用小波变换方法提取地震记录中的固体潮信息;同时,通过对提取的固体潮信息进行Venedikov调和分析证明,易县地震台BBVS-120甚宽频带地震计可以记录重力固体潮信息。     

利用独立成分分析检测2004年和2012年印度洋地震的重力变化

2004年12月苏门答腊发生M_W9.3地震,造成巨大的质量重新分布.利用GRACE卫星月重力场数据计算了研究区域地面1°×1°网格点上的重力变化时间序列,采用主成分分析和独立成分分析两种方法,提取了重力变化的空间与时间特征,结果显示震中两侧区域的重力变化呈两极分布,其中东侧重力下降,西侧重力增加.相较于传统的主成分分析方法,独立成分分析能更好地从原始信号中提取地震的信息,能分解出具有显著阶跃变化的独立成分.除了2004年的苏门答腊大地震外,独立成分分析还分解得到了2012年Andaman地震的特征,与该次地震的空间特征与时间序列基本一致.相较于适合定量分析的多项式拟合方法,独立成分分析更适合大范围区域的定性分析,建议将两种方法相结合,取长补短,从而为GRACE地震监测提供一种更为客观、有效的方法.     

基于奇异谱分析的静态相对重力观测重力固体潮提取

针对相对重力测量数据中存在的重力固体潮信号,本文提出将奇异谱分析方法（Singular Spectrum Analysis,SSA）应用到相对重力测量数据处理中,在不需要测站坐标等先验信息的条件下从相对重力数据中提取重力固体潮,提供了一种获取重力固体潮的新思路.采用模拟的相对重力数据进行实验,利用SSA方法和小波变换方法分别从模拟信号中提取重力固体潮并进行结果对比,SSA获取的重力固体潮与理论值残差RMS为0.3 μGal,小波方法获取的残差RMS为1.6 μGal.利用CG-5相对重力仪实测数据进行实验,提出一种利用SSA外推时间序列来削弱边界效应的新思路,实验结果显示采用这种方法后重力固体潮值与理论值残差序列的RMS和STD均有所减小.通过实验发现削弱边界效应后SSA提取的重力固体潮与采用Tamura潮波表计算的重力固体潮理论值残差RMS值为2.2 μGal.利用SSA提取的零点漂移值与最小二乘拟合得到的结果基本一致,十天内的差值小于0.4 μGal/d.     

中国大陆重力场非潮汐时空变化特征的初步分析

本文基于Tsoft软件在潮汐数据预处理中的应用,采用Tsoft数据预处理软件和别尔采夫滤波相结合方法,提取了覆盖中国大陆28个重力固体潮台站连续观测数据的非潮汐分量.对各台站2008～2011年的连续数据,进行了缺失数据补接、地震动事件提取和去除非线性漂移等预处理工作,并通过滤波提取固体潮非潮汐分量.结果表明:除在贵阳、勐腊和十堰3个原始数据质量较差的台站外,其它台站观测数据应用本文方法均取得良好的结果.在此基础上,对处理结果采用滑动平均,将非潮汐分量结果的月均值与GRACE卫星和CMAP降水记录的月采样数据进行对比,结果显示了地表降水同重力变化具有一定相关性特征.此外,基于Tsoft软件的分段曲线漂移拟合能有效去除原始数据中的漂移.     

用小波分析提取重力固体潮

地球固体潮观测对验证各种地球模型、研究地球内部构造具有重要意义,可为地震预报提供重要的参考依据.BBVS-120甚宽带地震计具有较低的自噪声水平,在低频端输出信号的频率很低,涵盖固体潮信息频带范围.本文提出:BBVS-120地震计输出信号中存在周日波、半日波和1/3日波的固体潮信号,利用小波分析,提取垂直分量中的重力固体潮信号,并作调和分析.     

固体潮时频分析新方法

对传统时频分析方法的特点和局限性作了介绍。采用Huang．Hilbert Transformation方法分析了固体潮数据，即利用经验模态分解，将复杂信号分解成有限个本征模态函数之和，求取三维时频空间的Hilbert谱。仿真实验和重力固体潮实例分析表明，该方法适用于调频调幅信号特征的提取。     

基于小波谱能量曲线EWT的面波压制算法

面波提取和压制是地震资料处理的关键问题之一,对地震资料处理的准确性具有重要影响.针对传统地震面波压制算法面波分离精度低、有效波损伤大的问题,提出一种基于小波谱能量曲线(Wavelet Spectrum Energy Curve,WSEC)经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)的面波压制算法,该算法利用连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)精细化的时频分析能力得到地震信号的WSEC,从频率和能量两个维度对信号进行自适应分解,提高面波提取精度.首先对地震记录进行CWT,根据小波谱计算各频率点的能量得到WSEC;基于WSEC极大值点的频率及ε邻域法确定频谱分割边界进行改进EWT,得到依能量和频率分解的各固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF);根据各子频带的频率和能量确定面波IMF,最后对面波IMF进行带通滤波以保护其中的有效波.仿真实验表明,算法能根据地震信号的频率和能量自适应分解,实现面波的精准分离与提取;实际地震资料处理表明,算法能准确分离面波,能最大限度保护有效波,提高资料信噪比,是一种有效可靠的面波压制算法.     

分频段排干扰方法的建立与应用

在处理连续观测数据过程中,有时信号呈现出周期变化,如固体潮观测值中的潮汐信号等.直接对信号进行处理,如拟合、回归、调和分析等,是最常用的方法.当低频噪声背景和高频噪声均较强时,信号频率域(可称之为有用频段)内的信号被淹没了.直接提取信号较为困难.在这种情况下,本文试图利用分频段排干扰的方法,先将低频噪声和高频噪声分别排除掉,以便于进一步分析处理.本文实例计算表明,通过这样处理的应变固体潮观测资料,突出地显示了固体潮曲线的变化特征,而处理前的资料所对应的观测曲线,其固体潮汐的变化特征被噪声淹没了.     

时变重力场球面模型反演算法和模拟实验

时变重力场是研究地球内部介质物性变化的重要手段.本文提出了一种适用于地面流动重力测量获得的时变重力信号的场源反演方法,该方法采用球坐标系下的六面体单元来模拟场源介质,适合大尺度地震流动重力测量数据的等效源模型构建.通过引入重力时变信号的一阶光滑先验条件,压制了时变重力信号中的短周期高频分量,可用于提取与地震孕育相关的长...     

重力固体潮IMF循环平稳分析的初步结果

周挚(2004)对重力固体潮的研究表明,EMD分解后的重力固体潮IMF(本征模态函数)在信号特征方面与循环平稳信号非常接近.基于上述研究结果,本文采用循环平稳分析方法,进一步对重力固体潮IMF进行计算和分析.循环平稳分析指标主要包括一阶循环均值和二阶循环自相关函数.首先建立调频调幅信号模型:     

基于自适应Morlet小波的低信噪比微震信号初至拾取方法研究

针对影响微震初至拾取的资料信噪比过低的问题,传统方法的拾取精度与稳定性大多不太理想.为了克服低信噪比条件下初至无法有效拾取的缺点,本文设计了一种对目标成分具有高敏感性的自适应Morlet小波基,通过利用该小波基对微震记录进行小波分解,利用三分量数据的有效成分在小波域内具有特征相关性,对三分量小波系数进行主成分分析,提取主成分特征,最终对各级主成分进行加权重构,实现对低信噪比微震信号的初至拾取.在设计有不同信噪比的模型实验与实际资料应用中,该算法均表现出优异的抗噪性能.在极低信噪比条件下,仍能精确指示有效成分的初至.模型实验与实际资料处理结果均验证了本方法对极低信噪比微震资料的初至拾取处理上的有效性与实用性.本方法在微震监测等相关领域中具有较高的理论与应用价值.     

CEEMD与小波变换联合去噪方法研究

作为经验模态分解(EMD)的改进型算法,完备总体经验模态分解(CEEMD)不但有效解决了EMD的模态混叠问题,同时也保留了EMD处理非平稳信号的优势,如自适应性、二进滤波特性等.CEEMD能自适应地将一个复杂信号分解为一系列本征模态函数(IMF)分量,且IMF分量满足从高频到低频系列分布,随机噪声往往分布在第一个或前几个高频IMF分量.考虑到地震信号的非平稳性和去噪方法对非平稳信号的适应性,针对CEEMD直接舍弃高频IMF分量去噪容易造成高频有效信息损失以及小波阈值去噪方法存在的不足,本文提出了一种基于CEEMD的小波阈值去噪方法.该方法首先引入自相关曲线判别出含噪较多的高频IMF分量,然后对CEEMD直接去噪要舍弃的这些含噪高频分量进行小波阈值降噪,以保留这些分量中的高频有效信息,最后与不含噪声的其他IMF分量一起重构原信号.模型和实际地震数据试算结果表明,该方法在显著提高地震数据信噪比的同时,能有效地保留原信号中的高频有效成分和弱信号信息,是一种相对保幅的有效去噪方法.