希尔伯特-黄变换地震信号时频分析与属性提取

地震信号属于非线性和非平稳信号,传统的分析方法主要包括短时傅立叶变换、小波变换和Cohen类时频分布等等;希尔伯特-黄变换是分析非平稳信号的新方法,该方法的关键部分是信号的经验模态分解,通过经验模态分解,复杂的信号可以分解为有限的数量很少的几个固有模态函数,从而可以得到信号的希尔伯特时频谱;将该方法应用于单个的地震道数据,可以对地震道进行经验模态分解并得到希尔伯特谱,应用于地震剖面,可以得到意义更加明确的瞬时频率和瞬时振幅等地震属性,模型试算和实际应用表明了该方法的有效性.     

希尔伯特-黄变换方法在固体潮数据处理中的应用

介绍了希尔伯特-黄变换方法的基本原理和实现方法,分析了该方法在仿真信号处理中的适用性和稳定性.针对模拟信号中的阶跃、突跳、随机噪声对HHT分析结果的影响进行了分类研究,结果表明该方法具有很好的时频分辨率,对前兆资料中典型的阶跃、突跳反应明显,稳定性较好,能将高于噪声2倍标准差的信号进行有效分离.最后,通过前兆资料的2个实例验证了该方法在前兆数据分析中的适用性,发现HHT方法可以有效的识别出实际观测资料中的固体潮信息,对干扰排除和异常提取具有一定的参考意义.     

基于压缩感知的小波阈值和CEEMD联合去噪方法

中深层地质条件复杂,地震资料品质差,主要表现为:地震资料信噪比低、有效信号弱.如何在去噪的同时有效保留弱有效信号,获取高信噪比的地震数据成为地震数据处理的关键问题.传统小波阈值与互补集合经验模态分解(CEEMD)联合去噪方法相比单一方法可以获取更高品质的地震数据.基于压缩感知理论的去噪方法利用地震数据在变换域中的稀疏特性,通过设定稀疏基矩阵和测量矩阵,可以将地震数据去噪问题转化成求解最优化问题,通过最优解重构原始信号,实现对地震资料的去噪处理.该方法能够在有效衰减随机噪声的同时最大限度的保留有效信号.本文基于压缩感知理论开展小波阈值去噪方法研究,并在此基础上结合CEEMD方法对含噪较多的固有模态分量进行有针对性的随机噪声压制.通过对含噪数据开展不同方法的去噪结果对比可见,本文方法可以在保证高信噪比的基础上更为有效的保留弱有效信号,数值试算验证了该方法对弱有效信号地震数据去噪具有显著优势.     

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．      

EMD端点延拓新方法SAR遥感图像实例应用

经验模态分解(EMD)是希尔伯特-黄变换(HHT)过程的重要部分,其核心技术难点为端点延拓.本文基于目前各种EMD端点处理方法分析基础上,紧紧围绕如何防止端点发散这么一个关键点,开发了一种高效简便的EMD固定端点延拓新方法.利用该新方法,对线性仿真信号、非线性仿真信号和合成孔径雷达(SAR)遥感图像真实信号进行了经验模...     

基于希尔伯特-黄变换的九寨沟M7.0地震加速度记录时频分析

2017年8月8日四川九寨沟M7.0地震是继2008年汶川M8.0地震和2013年芦山M7.0地震之后,青藏高原东缘在不到10年的时间内发生的第3个震级M7.0以上的强震,震中位于青藏高原巴颜喀拉块体东缘东昆仑断裂带东端的塔藏断裂、岷江断裂和虎牙断裂交汇部位,四川省地震局的数字强震台网共有37个台站获取了主震的三分量强震加速度记录。由于傅里叶（Fourier）变换仅能提供强震记录的频域信息,故本文在对九寨沟M7.0地震的加速度记录进行时频分析时采用了一种基于聚类经验模态分解（EEMD）的希尔伯特-黄变换（HHT）方法提取信号时频特性,通过对震中附近台站的加速度记录进行EEMD分解和希尔伯特（Hilbert）变换及谱分析,最终有效获得了信号能量的时频分布特征,量化提取了中心频率、Hilbert能量、最大振幅对应的时间等特性,并与Fourier变换进行了对比研究。研究结果表明:对于非线性的强震记录采用EEMD能够有效抑制经验模态分解（EMD）中存在的模态混叠问题,FFT谱与Hilbert边际谱相比,它在低频处会低估地震动的幅值,随着频率的增加,FFT谱又会放大其幅值。      

HHT方法在地震工程中的应用之初步探讨

详细介绍了一种新的非线性、非平稳信号的处理方法-HHT，讨论了其有效性和优越性，简单介绍了其在地震工程中的应用前景，并利用HHT处理了地震工程中常用El Centro地震记录，得到了该记录的振幅-频率-时间分布特性，并将得到的边际谱与傅立叶谱做了对比。     

广义S变换地震信号时频分析

广义S变换继承和发展了S变换的优点,其引入了λ、p两个参数,对S变换中固定的基本小波进行了推广和扩展,使得其时窗更灵活多变,在一定程度上提高了非平稳信号分析处理的时频分辨率。通过线性调频信号模拟测试对比,证实了广义S变换的信号聚焦能力明显优于S变换,能够更好地刻画信号的局部特性。最后,以某区二维单炮地震数据为例进行了地震信号的广义S变换时频分析,取得了良好效果。     

天然地震与人工爆破波形信号HHT特征提取和SVM识别研究

天然地震和人工爆破信号属于非线性非平稳信号,而传统信号分析方法是针对线性系统平稳信号的,本文采用希尔伯特—黄变换(Hilbert-Huang Transform,简称HHT)试图提取可明确区分天然地震和人工爆破事件的波形特征.通过经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)把原信...     

基于EMD与EEMD的最优降噪光滑模型在地震波中的应用

目前地震波在地质构造探测和结构损伤检测中具有广泛的应用。文中将EMD和EEMD算法建立的最优降噪模型应用于地震信号去噪中。首先通过低通滤波和带通滤波算法对比分析降噪效果。然后通过对光滑性系数α取不同的值比较信号的光滑性。并利用模拟信号添加高斯白噪声干扰,在同时考虑将信号光滑性和相似性的情况下用最优降噪光滑模型对数据进行处理,最后用实际地震波验证模型在地震波数据处理中应用的可行性。结果表明,EMD和EEMD最优降噪光滑模型都能对地震波进行降噪和光滑性处理,带通滤波与EEMD算法建立的最优降噪光滑模型效果较好。在实际应用中具有更好的效果。     

Hilbert-Huang变换与地震信号的时频分析

本文介绍了HHT时频分析方法及瞬时频率的概念，给出了已知信号的经验模态分解及其时频分布，并对实际地震波形信号进行了HHT时频处理与剖析。结果表明，HHT方法能准确描述地震波形信号的非线性时变特征，是地震信号时频分析的有效工具。     

基于解析信号重构的同步挤压小波变换的时频谱影响因素分析

受测不准原理的制约,小波变换、S变换等时频分析算法无法同时获得高时间分辨率和高频率分辨率。为了满足更高的要求,出现了一种联合小波变换和时频谱重组的新方法—同步挤压小波变换。本文从同步挤压小波变换和基于解析信号重构的同步挤压小波变换的原理出发,通过模型分析算法中参数设置对时频分析结果的影响,包括小波母函数、小波母函数的参数选择和小波阈值等,分析瞬时频率变化率不为零的信号所存在的时频谱模糊现象,并通过控制小波母函数、小波母函数参数以及小波阈值有效地减轻瞬时频率变化率不为零的信号所存在的时频谱模糊现象,时频谱的质量得到一定程度的提高。研究结果对获取高分辨率地震时频谱具有一定的指导意义。     

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。     

基于HHT变换的汾渭地震带中强地震活动特征分析

利用HHT方法,对汾渭地震带1965-2011年度最大地震时间序列进行逐级分解,得到4个本征模态函数（IMF）项和一个趋势项.分析各IMF分量不同周期成分,结果显示,汾渭地震带地震活动存在比较稳定的周期,具有一定的时变性.1965年以来,在IMF1-IMF4的时间尺度上汾渭地震带Ms≥4.0地震有5个活跃期,M≥4.0地震存在3年和7年左右的活动周期,还存在16年、23年、44年左右的弱活动期.     

台站地震资料的时频域自适应极化分析和滤波

提出一种自适应协方差的时频域极化滤波方法。该方法在广义S变换时频方法的基础上,构造时频域自适应协方差矩阵,通过特征分析计算时频域瞬时极化参数,设计极化滤波器,实现多分量地震极化分析和滤波。其优势在于协方差矩阵的分析时窗的长度由多分量地震数据的瞬时频率确定,可以自适应于有效信号的周期,在每个时频点计算极化参数不需要进行插值处理;结合时间频率信息,解决在时间域或频率域波形或频率重叠的信号具有明显的直观性。模型数据及实际三分量台站地震数据处理结果表明,该极化滤波方法在台站地震资料分析和处理方面具有很好的直观性和较高的分辨率。     

几种时频分析方法的比较和实际应用

地震信号往往是非线性非平稳的,时频分析技术能同时展示信号在时间域和频率域的局部化特征。本文研究4种时频分析方法:短时傅里叶变换(STFT)、小波变换、广义相似文献   

HHT的滤波特性及在声波测井波列信号处理中的应用(英文)

阵列声波信号是典型的非线性、非平稳信号,Hilbert～Huang变换（HHT）是处理非平稳信号的一种比较新的时频分析方法。通过对信号进行经验模态分解（EMD）和对瞬时频率的求解,可以获得声波信号的时一频谱。其关键技术就是进行经验模态分解,任何非平稳的信号都可以分解为有限数目并且具有一定物理意义的固有模态函数。EMD方法可以理解为以声波信号极值特征尺度为度量的时频滤波过程。滤波器充分保留了声波信号本身的非线性和非平稳特征,在声波信号的滤波和去噪中具有很大的优势。文中介绍了HHT时频滤波的实现过程,并列举了一些声波测井波列实例,说明了该方法的有效性。     

反应谱控制选波的地震动时频非平稳特性差异性分析

时程分析法中地震波的选取关乎结构抗震分析结果是否准确,基于规范反应谱进行选波分析,研究不同选波控制指标下所选出的地震波在时域、频域等方面的特性及误差大小,并进行工程验证。结果表明:采用拟合反应谱选波方法所选的地震动在时、频域上特性差异较大,是导致时程分析法中结构响应差异性较大的主要原因,且选用更为严格的控制指标并不能有效降低所选出地震动时频非平稳之间的差异性。