基于网络数据的陕西南部地形的小波分析

陕西南部地形复杂,采用小波分析的方法对陕西南部地形观测数据进行分解计算,结果表明:小波分解结果中的高频部分反映了陕西南部地形的局部构造特征,不同频率的分解结果反映了陕西南部不同的地形特征。     

小波变换在关中井水位资料分析中的应用

利用小波变换和多尺度分析原理,对周至井、三原井7年的水位日均值序列进行了分析,将周至井、三原井水位资料中的不同周期成分进行了有效分离,小波变换分解结果能够更直观和显著地反映地震活动,特别是印尼8．7级、汶川8．0级特大地震及其中强余震异常显示明显。对甘东南地区的5级以上地震也有较明显的前兆反映,表明小渡分析在处理和分析水位资料方面是一种有效的方法。     

湟源地震台钻孔数据的小波分析研究

针对湟源地震台钻孔应变观测数据的实际情况,并根据本台仪器所处环境,受干扰情况,运用连续小波变换、二进小波变换、离散小波变换,多分辨分析、Symlets分解与重构算法等方法,对湟源地震台钻孔应变数据进行分析研究,结果表明该方法能够有效地将数据变化、突跳和地震同震效应从原数据中突显出来,并且能够根据不同的需要突显出有用的信息,更好地为地震预报服务。     

运用小波分析方法研究盐湖Ms4.4和河津Ms4.8地震前山西地区井水位变化特征

运用小波变换及多尺度分析原理,对山西水位观测井在盐湖Ms4.4和河津Ms4.8地震前一年内整点值数据序列进行分析,将东郭井、介休井井水位资料中不同周期成分进行有效分离,小波变换分解后能够更直观地反映地震前兆异常现象,说明运用小波分析法处理水位资料是一种较有效的方法。     

小波分析在甘肃天水断层气氡数据分析中的应用

利用db4小波变换分析原理，对甘肃天水毛集、马窑和原家庄3个测站2021—2022年的断层气氡观测数据进行分析，并将资料中低频和高频成分进行有效分离。结果表明：小波变换方法对不同频率的信息识别功能较强，能够更直观和显著地反映地震前兆异常现象。结合震例研究表明，小波分析是断层气氡观测资料消除噪声，识别地震中短期异常的一种有效方法。     

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.     

小波分析法在海拉尔地震台前兆数据处理中的应用研究

应用小波变换法可对不同频率成分进行分解的特性,选取d b4小波基函数,尺度为1～8阶,对海拉尔地震台前兆资料进行分析研究.结果表明,应用小波变换方法可较容易地识别和剔除气压、场地环境干扰等影响海拉尔地震台伸缩仪观测资料精度的诸多因素,气压和场地环境干扰在小波细节分解d3～d6部分异常显著;小波变换法对同震效应的识别、提...     

井水位资料的小波分析

利用小波变换和多尺度分析原理,对无极井、河间井4年的水位日均值序列进行分析,将无极井、河间井水位资料中不同周期成分进行有效分离,小波变换分解后能够更直观和显著地反映地震前兆异常现象。对选取的震例进行分析发现,全球7级以上地震有较明显的前兆反映,说明用小波分析处理水位资料是一种有效的方法。     

河北昌黎地震台大地电场数字化观测资料小波分析

基于小波变换理论,提出应用小波分析方法识别、提取昌黎地震台大地电场数字化观测资料不同频率信息的方法。结合实例,讨论小波分析方法在识别与分离不同频率信息、提取趋势异常与短期异常等方面的应用。研究表明,小波变换是大地电场数字化观测资料分析处理的一种新的有效方法。     

小波分析在前郭水化观测资料处理中的应用

本文从小波变换原理入手,选取正交小波（Daubechies小波）对前郭井近10年水化观测资料进行分析,结果表明小波分析可以很好的抑制数据的干扰,将原始信息中高频信息和低频信息分辨出来。运用小波变换对观测资料进行处理后,映震效果明显优于原始资料,一些趋势变化和短临变化更直观,异常信息更加丰富,更有利于利用前兆数据进行地震预测。     

上海佘山钻孔形变观测资料正常背景噪声变化特征分析

对上海佘山钻孔形变观测资料正常的背景噪声进行初步分析并定量刻画其正常信息场的变化特征。结果显示:上海佘山形变观测资料的小波变换细节部分不同尺度包含着不同的信号成分,通过研究形变观测资料小波变换各尺度信号的非震异常特征变化,可能会捕捉到与地震孕育过程有关的前兆异常信息。     

用小波变换方法提取地下流体观测异常信息

首先对小波分析方法作了简单介绍,然后运用该方法,对1992～2002年上海地区9口水氡观测井的资料进行了6阶小波变换,提取的地震异常信息与实际地震有较好的对应关系;对1983年山东荷泽5.9级地震和1998河南清丰4.0级地震前聊古1井的氡观测资料进行了小波分析,发现1～6阶小波系数均出现异常;对1999年山东苍山5.2级地震前枣庄十里泉井的水汞观测资料进行了小波分析,发现1～6阶小波系数也出现异常.因此,运用小波分析方法可以有效地提取地震前兆异常信息.     

联合小波变换与偏振分析自动拾取微地震P波到时

对微地震P波到时的自动拾取是微地震信号分析和数据处理的主要目标之一。基于小波变换的多尺度分析思想,对微地震信号进行小波处理后的小波系数代替原始信号,应用包含在小波变换系数中的信号偏振信息,提出了联合小波变换与偏振分析自动拾取微地震信号P波到时的方法。通过对嘉阳煤矿监测的实际微地震数据进行小波变换,用多尺度小波分解的各个尺度单支重构信号构成协方差矩阵,求解不同尺度协方差矩阵的最大特征值和次大特征值求取P波到时定位函数,实现P波到时的自动拾取,取得了满意的结果.     

小波分析在地壳形变资料处理中的应用

小波变换的时频分析和奇异性检测特性 ,使得其在非稳态信号处理中有不可抵挡的优势 ,本文用已知的合成信号对这两个特性进行了分析和说明 .对几次地震前的形变时间序列资料 (定点潮汐形变观测、GPS观测 )作了小波变换 .结果发现 :地震前约 4个月左右 ,震中周围的几个定点形变台站都接收到周期为几天到十几天的异常信号 ;而地震前震中周围的几个GPS观测站均同时接收到周期为 3个月到半年左右的异常信号 ,不同的地震异常出现的时间不一样 .这些同时出现在多个台站或观测站的同频段的异常信号是可能的地震前兆 .     

小波变换方法在辽宁跨断层形变资料分析中的应用

运用二进小波变换方法,分析了辽宁省跨断层观测资料不同尺度的小波变换的细节信号变换特征。研究结果表明,不同尺度小波变换分解的细节信号显示出不同的时变特征,可以识别和提取原始测值中不易分辨的震前异常。当尺度为3时的细节信号的年周期特征被打破,或者当尺度为3时的细节信号变化超出2倍均方差时,测点周围250km左右范围内发生中强地震的可能性很大。     

小波分析在地壳形变资料处理中的应用

小波变换的时频分析和奇异性检测特性,使得其在非稳态信号处理中有不可抵挡的优势，本文用已知的合成信号对这两个特性进行了分析和说明. 对几次地震前的形变时间序列资料（定点潮汐形变观测、GPS观测）作了小波变换. 结果发现:地震前约4个月左右，震中周围的几个定点形变台站都接收到周期为几天到十几天的异常信号；而地震前震中周围的几个GPS观测站均同时接收到周期为3个月到半年左右的异常信号，不同的地震异常出现的时间不一样. 这些同时出现在多个台站或观测站的同频段的异常信号是可能的地震前兆.      

用于三分向记录震相识别的小波变换方法

应用包含在小波变换系数中的信号偏振信息,提出了一种确定单台三分向记录图中Ｐ波和Ｓ波震相的小波变换方法．主要的思路是寻找地震信号在不同尺度下小波变换系数的显著特性．通过对小波变换系数主成分的分析,得到不同尺度下的Ｐ波和Ｓ波识别因子,进而形成确定Ｐ波和Ｓ波初至的定位函数．通过对模拟资料和实际地震资料的分析,认为由小波变换方法形成的定位函数具有一定的抗噪声能力,在精确识别Ｐ波和Ｓ波初至方面是非常有效的．本文首先介绍了小波变换的基本概念和详细方法,然后应用小波变换对实际资料进行处理,并给出了研究结果．      

小波与曲波变换探地雷达数据去噪对比分析

探地雷达勘探工程目标及观测工程环境越加复杂给其精确的数据处理带来极大挑战,高效的探地雷达数据去噪算法是当前关注的重要研究领域.基于阈值去噪思想,小波变换和曲波变换去噪算法在探地雷达数据去噪应用中受到限制,有必要开展上述两种去噪算法适用性和实用性系统评价及改进.基于传统高阶相关统计阈值和块状复数域阈值函数,本文开展了小波变换及曲波变换去噪算法在合成含噪数据去噪效果对比分析;提出窗口高阶相关统计阈值小波变换去噪算法、探讨了块状复数域阈值函数取值变化对曲波变换去噪效果影响规律.通过对实测数据去噪分析,验证了窗口高阶相关统计阈值小波变换和估计块状复数域阈值函数曲波变换去噪算法的可行性及有效性.     

华北定点形变的小波分析与地震活动研究

利用小波分析方法对华北地１９９０年到１９９８年的多台定点形变观测资料进行了分析计算,并将计算结果与该地区的地震活动进行了对比分析,同时了不同阶的小波分解结果的物理意义及其与地震之间的对应关系。     

地磁场变化的小波熵复杂度分析方法

根据南极中山站地磁台2005年的地磁观测数据,运用小波分析方法---小波熵复杂度对地磁场观测数据进行了分析,其小波熵序列与时间序列的变化完全一致,表明小波熵序列能够表征地磁场变化程度及变化范围.进一步研究发现,小波熵序列具有阶段特性,反映了地磁场变化在不同的过程中具有不同的变化性质及内容;当地磁场观测数据的幅度整体削减时,小波熵值整幅增大,但小波熵序列的特征完全一致,说明小波熵非常好地反映了地磁场观测数据的幅度与频率的变化,能够揭示地磁场变化的内在规律.因此,可以借助地磁场观测数据的小波熵复杂度计算来反演地球及其外围空间的动力学特征.