振动台试验模型地震反应的HHT研究

Hilbert-Huang Transform(HHT)是一种新的适用于非线性、非平稳信号,且具有自适应性的数据处理方法．本文简要介绍了一座45层钢筋混凝土框架结构及其振动台试验模型概况. 利用HHT分析了模型结构在不同烈度地震中的反应记录,得到了Hilbert时频幅值三维分布和Hilbert边际谱．Hilbert谱得到记录能量集中分布的频段与时间范围,捕捉到信号变化的主要特征. Hilbert边际谱曲线形状和峰值频率值随着地震烈度的升级而发生了相应变化,而且所有的结果图形体现出相同的规律性,预示着Hilbert边际谱在土木工程结构安全评价中的应用前景．      

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。     

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。      

2012年印尼8.6级地震应变地震波的Hilbert-Huang时频分析

本文通过端点效应压制的Hilbert-Huang变换, 对大同及沁源台布置的四分量钻孔应变仪记录的印尼8.6级地震激发的应变地震波形进行时频分析, 结果显示印尼8.6级地震的主震和8.2级余震的应变地震波序列各个震相具有不同的时频特征: ① 地震波到达之前的所谓“环境噪声”部分, 瞬时频率低, 瞬时振幅小; ② P波初至时, 高频成分突然增加, 振幅也随即增强; ③ S波到达时, 频率有所降低而振幅剧烈上升; ④ 面波到达时, 振幅进一步剧烈上升达到整个序列的极大值; ⑤ 尾波部分振幅逐渐降低, 但与噪声部分相比频率依然偏高, 振幅依然偏大。 本文也将应变地震波与地震仪记录的地震波进行对比, 虽然应变地震波与地震波波形和Fourier谱具有极高的相关系数, 但从Hilbert-Huang变换得到的边际谱上看, 应变地震波与地震波有显著的区别, 应变地震波比地震波记录的低频成分相对更多。 通过Hilbert谱, 有助于更好地了解非平稳信号的局部特征, 对于突变信号的地震波, Hilbert-Huang变换是一个较好的时频分析工具。     

Hilbert-Huang变换在提取阵列声波信号动力特性中的应用

阵列声波信号是典型的非线性、非平稳信号,其动力特性的量化提取对于进行地层结构构造分析提供了必要的基础资料.而Hilbert-Huang变换(HHT)是一种处理非线性、非平稳信号的新方法.它通过经验模态分解(EMD)将信号分解为有限个固有模态函数(IMF),并对每个固有模态函数进行Hilbert变换得到Hilbert谱.本文将这种方法应用于阵列声波信号动力特性的提取,有效地获得了信号能量的时频分布,瞬时能量、Hilbert能量、最大振幅对应的时频分布等动力特性,显示了HHT的优势以及对于进一步实现地层结构构造分析的重要意义.     

局域波分解及其在地震信号时频分析中的应用

讨论非平稳、非线性局域波信号分解方法的物理意义和自适应性,数值实现三种局域波分解算法,研究局域波分解在地震信号时频分析中的应用方法和实践.通过Hilbert变换得到地震信号时频分布特征,与Fourier变换谱物理意义不同.采用一定的计算策略,改善瞬时频率计算精度,突出瞬时频率属性的物理意义;将局域波分解同Wigner分布结合,计算地震信号基于局域波分解的Wigner分布,抑制交叉项.模型和实际地震数据试算结果表明实现算法的正确性和有效性.研究表明：在地震信号时频分析中采用局域波分解求Hilbert谱具有自适应性,时域和频域的分辨率也较高;而基于局域波分解的地震信号Wigner分布,保留Wigner分布优良特性,抑制交叉项方法简单易实现;局域波分解方法适合处理地震信号,值得进一步研究和推广.     

河北尚义M4.0地震加速度记录时频特性分析

2016年6月23日,河北张家口尚义县发生M 4.0地震,发震构造为尚义-平泉断裂。采用基于聚类经验模态分解（EEMD）的HHT计算方法,对尚义M4.0地震强震动记录进行EEMD分解、Hilbert谱变换及谱分析,得到强震动台站的加速度记录分量的时程、FFT谱和边际谱、瞬时能量谱及时频谱,对比分析并认识各种谱的时频特性及规律,做好灾前预防工作,以减少人民生命财产损失。     

Hilbert-Huang变换在提取地震信号动力特性中的应用

H ilbert-Huang变换(HHT)是一种处理非线性、非平稳信号的新方法。它通过经验模态分解将信号分解为有限个固有模态函数,并对每个固有模态函数进行H ilbert变换得到H ilbert谱。本文将这种方法应用于地震信号动力特性的提取,有效地获得了信号能量的时频分布,量化提取了中心频率、瞬时相位、瞬时能量、H ilbert能量、最大振幅对应的时频分布等动力特性,并与Fourier变换、小波变换等进行了比较,显示了HHT的优势以及对于进一步实现结构分析和控制的重要意义。     

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．      

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。     

基于地震剖面瞬时峰值能量频率的衰减分析与气藏预测方法

由于流体本身的粘滞性和摩擦性,使得地震波在含油气地层中传播时衰减形成低频阴影.通过对叠后地震资料做时频分解,分析地层衰减特征,是当前除了AVO技术之外,比较流行的直接识别流体和气藏的技术.本文基于波动方程正演,模拟了地震波对含油气地层的响应.然后采用连续小波变换分析不同尺度剖面的瞬时能量特征,提取分频剖面上每一个点的峰值能量对应的频率,得到瞬时峰值能量频率剖面.通过分析瞬时峰值能量频率剖面,分析了地震波在地下介质中传播时的衰减特征.最后应用此方法对实际地震剖面进行了分析,验证了其有效性.     

前兆观测干扰信号频谱特征分析

地震前兆观测数据中干扰信号频繁出现,大大增加了地震前兆异常信息提取难度。本文选用基于傅里叶变换的功率谱、傅里叶谱以及基于希尔伯特-黄变换的边际谱方法,针对黑龙江地区数字化水位和竖直摆倾斜测项中的典型干扰信号进行分析,提取了水位高频干扰、周期干扰以及竖直摆倾斜的风扰、同震应变等常见干扰信号的频谱特征。通过对比3种频谱分析方法的差异性,发现功率谱法和傅里叶谱对提取干扰和噪声等平稳信号更加有效,而边际谱法对提取同震应变波等非平稳信号的效果更加显著。     

基于HHT的结构强震记录分析研究

本文利用HHT(Hilbert-HUang Transform)研究了结构强震记录的时频特性及结构动力特性。介绍了一座7层钢混框架结构及其强震观测台阵概况以及经历的地震情况,选择了在3次有代表性地震中的强震记录,利用一种新的非平稳信号处理方法HHT对记录进行了处理和分析,得到了该结构强震记录的时频幅值三维分布以及边际谱,并将边际谱与傅里叶谱进行了对比,识别了结构的自振频率。研究表明,对结构强震记录这种强非平稳信号,可以利用HHT分析得到能量集中分布的频段与时间范围。HHT边际谱与傅里叶谱相比,在低频部分幅值要大于傅里叶谱,而在高频部分,幅值要小于傅里叶谱。利用结构强震记录识别的自振频率比环境振动测试结果要小。     

CEEMD高分辨率时频分析方法研究与应用

希尔伯特黄变换(HHT)利用经验模态分解将地震信号分解为一系列平稳信号,并通过地震复数道构建瞬时振幅、瞬时相位、瞬时频率,从而更具有物理意义.CEEMD方法是一种新的EMD分解方法,解决了常规EMD方法中的"模态混叠"现象,基于CEEMD的时频分析方法能够为储层提供更加精细的刻画能力.模型数据和实际数据的处理结果表明,基于CEEMD的HHT方法,在时频谱方面比常规时频分析方法具有更高的分辨率,对储层的描述能力更为精确.     

基于Hilbert-Huang变换的建筑物强震记录分析方法研究

建筑物在强震中可能受到损伤,通过对结构瞬时频率的分析可以诊断出结构的损伤发展过程。本文探讨了基于H ilbert-Huang变换的结构物损伤诊断方法,研究了如何从结构地震响应信号中提取模态响应、1阶模态振型和损伤发展规律。本文采用HHT法分析了Northridge地震中某超高层建筑物的强震记录,分析结果表明:带有间歇检验准则的经验模态分解法能够提取结构的模态振动响应;通过分析不同楼层的相对H ilbert边际谱能够识别出结构的1阶模态振型;分析结构振动中瞬时频率的时变特点,可以直观地掌握振动中结构的损伤发展规律。     

地震总输入能量与瞬时输入能量谱的研究

现有的抗震设计理论大多是基于承载力或强度的设计方法,与其相应的反应谱理论最大的缺陷是无法反映地震动持时的影响,而以地震动能量作为设计参数时就能弥补现有抗震理论的不足。本文按照反应谱理论的思路建立了线性单自由度体系的地震动总输入能量谱和瞬时输入能量谱。研究发现,阻尼比为5%时的地震动总输入能量谱和最大瞬时输入能量谱的等价速度谱可以分别用阻尼比为0.5%和10%下的拟速度谱来近似获得;地震波的V/A值大于0.15时,总输入能量谱的Δt谱峰值与地震波的强震持时呈线性增长关系,V/A值小于0.15时,两者间的关系无规律性。最大瞬时输入能量谱的Δt谱峰值基本不受地震波的V/A值与强震持时的影响;输入能量谱(总输入能量谱与最大瞬时输入能量谱)的特征周期随地震波V/A值的增大而增大,根据分析结果本文提出了线性单自由度体系输入能量谱的简化计算方法,方法简便,计算结果偏安全。     

基于HHT提取昆明、下关重力固体潮的地震前兆信息

在重力固体潮地震前兆分析中引入HHT时频分析新方法.结合HHT的优越性、固体潮的特点和地震的非平稳过程特性,设计重力固体潮地震前兆分析的瞬时频率特征参数;以相应理论计算值作为参照背景,研究固体潮的震前变化特征.昆明、下关的震例分析表明, 的确存在瞬时频率特征参数的震前变化,且具短期、同步正异常特征;瞬时频率特征参数具有明确的物理意义,其震前变化反映了地震非平稳过程对理论重力固体潮的影响.     

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。