基于经验模态分解的地震瞬时属性提取

传统复地震道方法提取的地震瞬时属性存在物理意义不明确、对噪声敏感等不足,本文探讨基于经验模态分解的地震瞬时属性提取方法,得到不同尺度下的地震瞬时属性,由此得到的瞬时频率在数值上与地震主频对应较好.将该方法提取的属性应用到海上地震数据中,显示出较好的效果.     

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。     

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。     

Hilbert-Huang变换方法研究进展

自然过程大都具有非线性非平稳性,一种自适应数据分析方法对于分析这些过程来说是极其必要的。Huang于1998年创立的H ilbert-Huang变换(HHT)就是这样一种自适应性非线性非平稳数据分析方法,该方法由经验模态分解(EMD)和H ilbert变换两部分组成。文中首先详细解释了HHT的思想和基本理论;然后介绍了该方法近期的重要研究进展,列举了其在科研和工程领域的应用;最后,对方法中仍然存在的问题进行了讨论。     

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。     

希尔伯特-黄变换在地震资料处理中的应用

希尔伯特-黄变换是最新发展起来的处理非线性非平稳信号的时频分析方法.本文介绍了该方法的基本原理和几个关键技术,以及其优势所在,并将它应用于含随机噪音的地震信号和实际地震资料的分解.分解后的信号能够重构原始信号,重构后在信噪比和分辨率方面有了一定的提高,对地震资料的去噪有重要意义.     

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.     

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.     

基于EMD的信号瞬时特征的小波分析方法

提出了一种基于EMD(Empirical Mode Decomposition)的信号瞬时特征的小波分析方法。用这种方法提取非平稳信号的瞬时频率和瞬时幅值分三个基本步骤：首先,用EMD把信号分解成IMF(Intrinsic Mode Function)分量;接着,对IMF分量进行小波分析,从小波系数的幅角函数中提取小波脊线;最后,从小波脊线中提取瞬时频率和瞬时幅值。通过对仿真信号的分析,验证了该方法能有效地分析非平稳信号。     

HHT方法在地电场数据处理中的应用

较为详细地介绍了一种新的非线性、非平稳信号的处理方法—HHT（Hilbert-Huang Transform）方法,阐述了该方法的创新性,并对其有效性进行了数值检验.把该方法应用于新疆和田地电场台站和陕西西安地电场台站的观测数据,得到了各自的经验模态分解图、HHT时频图和相应的边际谱图,从这些图中可以清楚看出各自的频谱特征.最后阐述了HHT方法在地电场数据处理中的应用前景.     

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。     

地震信号的复地震道分析及应用

复地震道分析又称三瞬分析,该分析方法可将反映地震信号局部变化情况的地震波的瞬时振幅、瞬时相位和瞬时频率等信息分离开.本文应用Hilbert变换求解虚地震记录,用复地震道分析方法求取"三瞬"信息,并用该方法计算了理论合成地震记录的瞬时振幅、瞬时相位和瞬时频率,获得了较好的效果.同时,本文也利用该方法对某区块实际地震资料进行了处理,结果表明,复地震道分析方法获得的"三瞬"信息可反映地震信号的局部变化,有助于进行地震薄互层分析,并能提高数据的解释精度.