【摘要】：地球結(jié)構(gòu)復(fù)雜,地震信號(hào)在產(chǎn)生、傳播和采集等階段伴隨的各種噪聲,會(huì)對(duì)地震初至?xí)r刻的判斷產(chǎn)生干擾,影響對(duì)整個(gè)地震事件的最終分析。目前處理的信號(hào)均是臺(tái)陣信號(hào),在信號(hào)聚束前僅對(duì)信號(hào)進(jìn)行統(tǒng)一頻帶濾波處理,信噪比并不高。在地震信號(hào)自動(dòng)檢測(cè)中,提高信號(hào)信噪比,進(jìn)一步提高信號(hào)檢測(cè)特征值十分重要。本文在研究傳統(tǒng)地震信號(hào)檢測(cè)方法及實(shí)際地震信號(hào)處理系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,針對(duì)傳統(tǒng)方法在信號(hào)預(yù)處理環(huán)節(jié)上的不足進(jìn)行改進(jìn),完成以下工作。針對(duì)傳統(tǒng)方法中的單一頻帶濾波,提出使用有差別雙次頻帶濾波的方法解決傳統(tǒng)方法中忽略各地震記錄中噪聲存在差異性的問題。與傳統(tǒng)做法相比,本文針對(duì)每個(gè)子臺(tái)的地震波進(jìn)行有差別濾波。為了實(shí)現(xiàn)信號(hào)的有差別濾波,本文使用廣義S變換對(duì)信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析。通過信號(hào)的時(shí)頻圖發(fā)現(xiàn)信號(hào)的優(yōu)勢(shì)頻帶,對(duì)信號(hào)進(jìn)行有差別濾波;針對(duì)有些信號(hào)優(yōu)勢(shì)頻帶分布在不同頻段的情況,本文對(duì)信號(hào)進(jìn)行雙次濾波。通過上述濾波改進(jìn),對(duì)信號(hào)的濾波效果更佳;針對(duì)傳統(tǒng)方法中沒有對(duì)地震信號(hào)進(jìn)行去噪,提出增加信號(hào)去噪,完善傳統(tǒng)方法中沒有信號(hào)去噪的不足。通過對(duì)比常見的信號(hào)去噪方法,結(jié)合地震信號(hào)特點(diǎn),本文首先使用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)將地震信號(hào)分解成固有模態(tài)函數(shù)(IMF),然后將只包含噪聲的固有模態(tài)函數(shù)系數(shù)置為零,最后將各階固有模態(tài)函數(shù)疊加完成信號(hào)的重構(gòu)去噪。與傳統(tǒng)方法相比,增加信號(hào)去噪處理,可以進(jìn)一步提高待檢測(cè)信號(hào)的信噪比,有利于成功檢測(cè)出地震信號(hào)。本文在使用廣義S變換改進(jìn)單一頻帶濾波和使用EMD增加信號(hào)去噪處理的基礎(chǔ)上,結(jié)合實(shí)際地震信號(hào)處理流程,使用MATLAB搭建地震信號(hào)處理仿真平臺(tái),提出了基于廣義S變換濾波和EMD去噪的地震信號(hào)檢測(cè)算法,并在仿真平臺(tái)上驗(yàn)證該算法在處理實(shí)測(cè)地震信號(hào)時(shí)算法的有效性。仿真驗(yàn)證表明本文提出的算法可以有效提高地震信號(hào)檢測(cè)特征值,有利于提高地震信號(hào)檢測(cè)概率。
【圖文】：

￥｛ｔ）邋＝邋ｅ－＇２／２ｅｋａ0＇邐（２－１１）逡逑Ｍｏｒｌｅｔ小波非正交分解，不存在尺度函數(shù)。圖２－２是它的時(shí)域和頻域圖：逡逑Ｍｏｒｌｅｔ時(shí)域逡逑；逡逑－６４－２邐０邐２邐４邐６逡逑ｔ／ｓ逡逑Ｍｏｒｌｅｔ頻域逡逑１５邋ｐ＂邐￡邐［邐：邐［邐Ｅ邐Ｃ邐Ｅ邐［邐［邐＊１逡逑１０－－邋Ａ邐卜＇邋，逡逑５＇邋／邋＼邋／邋＼邋｜逡逑／邋＼邋＼逡逑0邐：邐：邐：邐邋：邐ｉ＿邐—：邐邋：邐：邐逡逑０邐１０邐２０邐３０邐４０邐５０邐６０邐７０邐８０邐９０邐１００逡逑ｆ／Ｈｚ逡逑圖２－２邋Ｍｏｒｌｅｔ小波逡逑雖然小波基函數(shù)的多樣性增加了數(shù)據(jù)處理的方式，，但是針對(duì)不同特征的信逡逑號(hào)選取哪個(gè)小波基函數(shù)進(jìn)行處理是不得不面臨的問題。逡逑３）邐Ｍｅｘｉｈａｔ邋小波逡逑該小波函數(shù)是高斯函數(shù)的二階導(dǎo)數(shù)，其解析式如下：逡逑＝邋（２－１２）逡逑圖２－３是該小波的時(shí)域和頻域圖：逡逑１５逡逑

Ｍｅｘｉｈａｔ小波只有解析函數(shù)，不存在尺度函數(shù)，所以不具有正交性。逡逑４）邋Ｈａａｒ小波基函數(shù)逡逑該小波使用最早、形式最簡(jiǎn)單。Ｈａａ：？小波就是一個(gè)階躍函數(shù)，如圖２－４所示。逡逑ｈａａｒ時(shí)域逡逑１邐邋１逡逑０邋－逡逑－１邋？邋邐邋－逡逑２邋■■邐？邐邋二邐邐１—邋邐？一邋邐邐—？邋邐邋？邐邋？：逡逑０邐０．２邐０．４邐０．６邐０．８邐１邐１．２邐１．４逡逑ｔ／ｓ逡逑ｘ邋１0５邐ｈａａ「頻域逡逑８邋：？邐？邐ｒ邐？邐ｔ￣逡逑６邐－邐－逡逑４邋－邐－逡逑２邋－邐－逡逑…：—＊——————ｒ邋—邋■：逡逑０邐２邐４邐６邐８邐１０邐１２逡逑ｆ／Ｈｚ邐ｘ１０Ｓ逡逑圖２－４邋Ｈａａｒ小波逡逑小波表達(dá)式如下：逡逑１６逡逑
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN911.7;P631.4

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本文編號(hào)：2640692