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時(shí)頻譜的研究與應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2020-09-02 18:14
   地震波在地層介質(zhì)傳播的過(guò)程中,散射和吸收衰減等都與頻率有關(guān),信號(hào)的功率譜密度是時(shí)變的,屬于非平穩(wěn)信號(hào),時(shí)頻分析是分析它們的重要手段。本文通過(guò)對(duì)時(shí)頻分析方法研究對(duì)比,對(duì)其優(yōu)劣做出了初步的分析,優(yōu)選出HHT、廣義S變換以及匹配追蹤來(lái)進(jìn)行應(yīng)用。HHT可以根據(jù)信號(hào)本身的特點(diǎn)自適應(yīng)的分解出一系列不同頻率的分量,不用考慮基函數(shù)或者窗函數(shù)的選取等其他非自身因素的干擾,得到的結(jié)果能更好的反映信號(hào)本身的特點(diǎn);將HHT自適應(yīng)分解地震信號(hào)的能力與譜白化拓頻能力有效的結(jié)合,根據(jù)模型和實(shí)際資料效果顯示,此方法能有效的拓展地震資料的頻帶,從而提高其分辨率。準(zhǔn)確而有效的時(shí)頻工具是進(jìn)行地震資料多尺度分解的基礎(chǔ),通過(guò)對(duì)各種時(shí)頻分析的對(duì)比研究表明,廣義S變換具有良好的時(shí)頻分辨率能力,分頻參數(shù)可調(diào),且具有無(wú)損可逆變換的特點(diǎn),非常適用于地震資料的多尺度分解。根據(jù)含油氣頻譜異常“高頻衰減,低頻增加”的特點(diǎn),使用小波變換和廣義S變換做高頻衰減、低頻增加剖面用于檢測(cè)含氣異常。在強(qiáng)振幅異常區(qū),用匹配追蹤和能量均衡歸一化廣義S變換來(lái)進(jìn)行改進(jìn),能有效減少?gòu)?qiáng)振幅對(duì)含氣檢測(cè)的影響。
【學(xué)位單位】:中國(guó)石油大學(xué)(華東)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2017
【中圖分類】:P631.4
【部分圖文】:

頻率分布,輸入信號(hào),時(shí)寬,頻寬


獲得原信號(hào)在t時(shí)刻附近 時(shí)段的信號(hào),然后對(duì)該段信號(hào) ts 進(jìn)行傅里葉變換。隨著平移參數(shù) 的改變, h t所確定的 時(shí)間窗 在時(shí)間軸上移動(dòng),使的信號(hào) 逐步進(jìn)入被分析的狀態(tài)。有分段信號(hào)函數(shù) ts 突出了原信號(hào) 在 時(shí)刻附近一個(gè)時(shí)段的特性,所以分段信號(hào) 的傅里葉變換反映了原信號(hào)在該時(shí)段的頻率分布。STFT 在時(shí)間分辨率和頻率分辨率不能同時(shí)兼顧[18]。好的時(shí)間分辨率需要較小的時(shí)寬;與此同時(shí)好的頻率分辨率需要較小的頻寬,也就是較大的時(shí)寬,但是時(shí)寬與頻寬相互制約,不能同時(shí)取得最小值。根據(jù)不確定性原則時(shí)寬與頻寬的乘積不小于 0.5,實(shí)驗(yàn)表明,當(dāng)窗函數(shù)為高斯函數(shù)時(shí),時(shí)頻分辨率最好。2.2.2 離散短時(shí)傅立葉變換在實(shí)際信號(hào)處理中,信號(hào)往往是離散的時(shí)間信號(hào),matlab 軟件里采用的正是離散短時(shí)傅里葉變換。

頻率分布,輸入信號(hào),時(shí)寬,頻寬


獲得原信號(hào)在t時(shí)刻附近 時(shí)段的信號(hào),然后對(duì)該段信號(hào) ts 進(jìn)行傅里葉變換。隨著平移參數(shù) 的改變, h t所確定的 時(shí)間窗 在時(shí)間軸上移動(dòng),使的信號(hào) 逐步進(jìn)入被分析的狀態(tài)。有分段信號(hào)函數(shù) ts 突出了原信號(hào) 在 時(shí)刻附近一個(gè)時(shí)段的特性,所以分段信號(hào) 的傅里葉變換反映了原信號(hào)在該時(shí)段的頻率分布。STFT 在時(shí)間分辨率和頻率分辨率不能同時(shí)兼顧[18]。好的時(shí)間分辨率需要較小的時(shí)寬;與此同時(shí)好的頻率分辨率需要較小的頻寬,也就是較大的時(shí)寬,但是時(shí)寬與頻寬相互制約,不能同時(shí)取得最小值。根據(jù)不確定性原則時(shí)寬與頻寬的乘積不小于 0.5,實(shí)驗(yàn)表明,當(dāng)窗函數(shù)為高斯函數(shù)時(shí),時(shí)頻分辨率最好。2.2.2 離散短時(shí)傅立葉變換在實(shí)際信號(hào)處理中,信號(hào)往往是離散的時(shí)間信號(hào),matlab 軟件里采用的正是離散短時(shí)傅里葉變換。

流程圖,信號(hào)流程圖


方法將給定的信號(hào)分解為一系列固有模態(tài)函數(shù)(IMF,征模態(tài)函數(shù)是滿足一定條件的分量;然后對(duì)每一個(gè)本征相應(yīng)的希爾伯特譜[24],這樣得到的希爾伯特譜能分別描化的瞬時(shí)頻率的信號(hào)。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解分解的終止條件是相同或至多相差一個(gè);2)本征模態(tài)函數(shù)在任意點(diǎn)由局個(gè)處理過(guò)程流程圖如圖 2-3 所示。構(gòu)后的原始信號(hào)為:nnjjx c r 1 j 個(gè) IMF;rn為為 x(t)的剩余項(xiàng)。-4 所示信號(hào)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解之后的幾個(gè)本征模態(tài)函數(shù)分量態(tài)函數(shù)頻率由高到低,顯示了原始信號(hào)不同頻段的信息

【相似文獻(xiàn)】

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2 羅詠R

本文編號(hào):2810929


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