Hilbert变换在地质雷达资料处理中的应用

发布时间：2021-10-01 03:02

　　希尔伯特变换是数字信号分析与处理中的一种常用方法,原信号经过处理后能得到相应的解析信号,可以进一步提取信号中的"三瞬"信息,即瞬时振幅、瞬时相位、瞬时频率,有利于解析信号所包含的更多有用信息。但Hilbert变换在提取瞬时相位及瞬时频率信息时,两端会出现明显的边界效应。采用2种数据处理方法来压制边界效应,对比了优劣,并将其应用到地质雷达数据处理中,取得了较好的效果。 

【文章来源】：能源与环保. 2020,42(07)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

地质雷达单道数据曲线

通过Hilbert算法进行数据处理,求取单道数据的瞬时相位图(图2)。由图2可以看到,处理后的信号首部和尾部均存在明显的边界效应,“毛刺现象”严重。经过在信号尾部补充一个周期的零后处理得到的单道信号瞬时相位图如图3所示。图3和图2形成鲜明对比,中间部分信号基本一样,尾部信号“毛刺现象”基本消除,明显变得圆滑,边界效应得到很大强度减弱。但信号首部还有很明显的“毛刺现象”,没有达到预期的去噪效果。

经过在信号尾部补充一个周期的零后处理得到的单道信号瞬时相位图如图3所示。图3和图2形成鲜明对比,中间部分信号基本一样,尾部信号“毛刺现象”基本消除,明显变得圆滑,边界效应得到很大强度减弱。但信号首部还有很明显的“毛刺现象”,没有达到预期的去噪效果。将单道信号进行镜像延拓,再通过Hilbert算法进行数据处理,截取有效信号后得到相位图(图4)。很明显尾部的端点效应得到很好压制,和图3相比,信号首部的“毛刺现象”也基本消除。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3417124