基于变分模态分解的震相识别研究
发布时间：2021-12-19 11:32
随着计算机技术以及测试仪器与系统的飞速发展,地震预警技术已然成为了近些年来有效减少地震带来的损失的重要手段。通过对纵波和横波进行初至波到时拾取,能够实现对地震预警,从而减少人员伤亡以及财产损失。本文将变分模态分解（VMD）方法引入到地震自动拾取中并对其进行改进完善,VMD结合NLMS自适应滤波算法,提升基于新特征函数的STA/LTA-AIC对不同信噪比的地震信号震相识别的精度和稳定性。论文的主要内容包括:首先,传统时频分析方法难以刻画局部特征,对非平稳的地震信号难以满足同时实现频率-时间-幅值高分辨的需求。因此将基于模态分解的时频分析方法引入到自动震相识别的研究内容中。仿真结果表明:相对于EMD及其改进算法,VMD解决了模态混叠的问题,具有严格的理论支撑,因此VMD更加适合非平稳地震信号的时频分析。VMD在Hilbert变换的时频分析中,压制调谐效应的效果明显优于EMD及其改进算法。其次,针对VMD存在端点效应,引入波形镜像延拓方法并提出基于SVR-波形镜像延拓方法。结果表明:SVR-波形镜像延拓方法比波形镜像延拓方法抑制端点效应的效果更好。针对VMD存在参数经验性预设的问题,提出基于...
【文章来源】：中北大学山西省
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
近年来地震次数及对各国地震造成的经济损失Fig1-1Thenumberofearthquakesinrecentyearsandtheeconomiclossescausedbyearthquakesin
中北大学学位论文14EMD分解示例如下：假设解析信号()()()()22cos600.56cos410cos100100.5ttxttttttπππππ≤=+++>是由解析信号()()()()()()()221234xt=6t,xt=cos4πt+10πt,xt=cos60πt,(t≤0.5),xt=cos100πt10π,(t>0.5)构成的复合信号，(如图2-2所示)，并对解析信号x(t)进行EMD分解，结果如图2-3所示。图2-2解析信号Fig2-2analysissignal图2-3EMD分解的IMF分量及residualFig2-3IMFcomponentsandresidualsofEMDdecomposition
中北大学学位论文14EMD分解示例如下：假设解析信号()()()()22cos600.56cos410cos100100.5ttxttttttπππππ≤=+++>是由解析信号()()()()()()()221234xt=6t,xt=cos4πt+10πt,xt=cos60πt,(t≤0.5),xt=cos100πt10π,(t>0.5)构成的复合信号，(如图2-2所示)，并对解析信号x(t)进行EMD分解，结果如图2-3所示。图2-2解析信号Fig2-2analysissignal图2-3EMD分解的IMF分量及residualFig2-3IMFcomponentsandresidualsofEMDdecomposition
【参考文献】：
期刊论文
[1]几种初至自动拾取算法在地震波法隧道超前探测中的对比分析[J]. 王伟,高星,刘孝卫. 隧道建设(中英文). 2019(08)
[2]一种可靠的强噪声三分量微地震数据初至拾取方法[J]. 程一鸣,李怀良,庹先国,王耀彬,王亚娟,沈统. 物探与化探. 2019(02)
[3]强噪声环境下基于信噪比的地震P波到时自动提取方法[J]. 付继华,王旭,李智涛,谭巧,王建军. 地球物理学报. 2019(04)
[4]基于深度学习卷积神经网络的地震波形自动分类与识别[J]. 赵明,陈石,Dave Yuen. 地球物理学报. 2019(01)
[5]基于信息熵优化变分模态分解的滚动轴承故障特征提取[J]. 李华,伍星,刘韬,陈庆. 振动与冲击. 2018(23)
[6]地震检测与震相自动拾取研究[J]. 蒋策,吴建平,房立华. 地震学报. 2018(01)
[7]基于经验模态分解互信息熵与同步压缩变换的微地震信号去噪方法研究[J]. 秦晅,蔡建超,刘少勇,卞爱飞. 石油物探. 2017(05)
[8]基于模板匹配法的主动源地震检测方法研究[J]. 李勇,高洋,叶泵,李孝宾. 大地测量与地球动力学. 2017(07)
[9]微地震事件初至拾取SLPEA算法[J]. 谭玉阳,于静,冯刚,何川. 地球物理学报. 2016(01)
[10]基于小波包和峰度赤池信息量准则的P波震相自动识别方法[J]. 田优平,赵爱华. 地震学报. 2016(01)
硕士论文
[1]多震相初至自动检测识别方法技术[D]. 王彩霞.长安大学 2014
[2]地震预警中的震相自动识别方法和技术研究[D]. 冯红武.中国地震局兰州地震研究所 2014
[3]高阶统计量在地震前兆数字化资料分析中的应用[D]. 李希亮.中国科学技术大学 2009
[4]地震预警中地震波到时自动识别和震级快速估算研究[D]. 宋晋东.中国地震局工程力学研究所 2007
本文编号：3544342
【文章来源】：中北大学山西省
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
近年来地震次数及对各国地震造成的经济损失Fig1-1Thenumberofearthquakesinrecentyearsandtheeconomiclossescausedbyearthquakesin
中北大学学位论文14EMD分解示例如下：假设解析信号()()()()22cos600.56cos410cos100100.5ttxttttttπππππ≤=+++>是由解析信号()()()()()()()221234xt=6t,xt=cos4πt+10πt,xt=cos60πt,(t≤0.5),xt=cos100πt10π,(t>0.5)构成的复合信号，(如图2-2所示)，并对解析信号x(t)进行EMD分解，结果如图2-3所示。图2-2解析信号Fig2-2analysissignal图2-3EMD分解的IMF分量及residualFig2-3IMFcomponentsandresidualsofEMDdecomposition
中北大学学位论文14EMD分解示例如下：假设解析信号()()()()22cos600.56cos410cos100100.5ttxttttttπππππ≤=+++>是由解析信号()()()()()()()221234xt=6t,xt=cos4πt+10πt,xt=cos60πt,(t≤0.5),xt=cos100πt10π,(t>0.5)构成的复合信号，(如图2-2所示)，并对解析信号x(t)进行EMD分解，结果如图2-3所示。图2-2解析信号Fig2-2analysissignal图2-3EMD分解的IMF分量及residualFig2-3IMFcomponentsandresidualsofEMDdecomposition
【参考文献】：
期刊论文
[1]几种初至自动拾取算法在地震波法隧道超前探测中的对比分析[J]. 王伟,高星,刘孝卫. 隧道建设(中英文). 2019(08)
[2]一种可靠的强噪声三分量微地震数据初至拾取方法[J]. 程一鸣,李怀良,庹先国,王耀彬,王亚娟,沈统. 物探与化探. 2019(02)
[3]强噪声环境下基于信噪比的地震P波到时自动提取方法[J]. 付继华,王旭,李智涛,谭巧,王建军. 地球物理学报. 2019(04)
[4]基于深度学习卷积神经网络的地震波形自动分类与识别[J]. 赵明,陈石,Dave Yuen. 地球物理学报. 2019(01)
[5]基于信息熵优化变分模态分解的滚动轴承故障特征提取[J]. 李华,伍星,刘韬,陈庆. 振动与冲击. 2018(23)
[6]地震检测与震相自动拾取研究[J]. 蒋策,吴建平,房立华. 地震学报. 2018(01)
[7]基于经验模态分解互信息熵与同步压缩变换的微地震信号去噪方法研究[J]. 秦晅,蔡建超,刘少勇,卞爱飞. 石油物探. 2017(05)
[8]基于模板匹配法的主动源地震检测方法研究[J]. 李勇,高洋,叶泵,李孝宾. 大地测量与地球动力学. 2017(07)
[9]微地震事件初至拾取SLPEA算法[J]. 谭玉阳,于静,冯刚,何川. 地球物理学报. 2016(01)
[10]基于小波包和峰度赤池信息量准则的P波震相自动识别方法[J]. 田优平,赵爱华. 地震学报. 2016(01)
硕士论文
[1]多震相初至自动检测识别方法技术[D]. 王彩霞.长安大学 2014
[2]地震预警中的震相自动识别方法和技术研究[D]. 冯红武.中国地震局兰州地震研究所 2014
[3]高阶统计量在地震前兆数字化资料分析中的应用[D]. 李希亮.中国科学技术大学 2009
[4]地震预警中地震波到时自动识别和震级快速估算研究[D]. 宋晋东.中国地震局工程力学研究所 2007
本文编号：3544342
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