S变换时频分析在隧道岩溶地震勘探解释中的应用

介绍了短时傅立叶变换、小波变换和S变换的优缺点及其彼此间的相互关系。详述了S变换的概念及性质,认为S变换方法具有良好的自适应性和时频分辨率,能提供高质量的时频谱信息。将S变换时频分析用于宜万铁路隧道地震映像法数据解释。结果表明,S变换时频剖面上的溶洞异常显示比时间剖面更为清晰,在推断岩溶的分布位置、大小、埋藏深度等方面具有良好效果。S变换方法有助于提高地震数据解释的精度和准确性。     

基于广义S变换的主频率分析

基于常规的主参数分析原理,从高精度时频分析的角度出发,采用广义S变换进行计算,提出了一种新的基于广义S变换的主频率分析方法。该方法采用窗函数可变的广义S变换进行计算,不仅具有一定的抑制噪声的能力,而且充分利用了广义S变换分辨薄层的能力。实际资料的计算结果表明,该方法得到的主频率剖面不仅有效地突出了弱反射同向轴,有利于反射同向轴的对比追踪,而且具有很强的分辨薄层的能力,得到的主频率剖面具有很高的纵向分辨率,有利于地震资料的精细处理和解释。     

地一井方式井中激电模型实验

通过地一井方式激电的模型实验,了解井中激发极化场的分布特点,确定极化体与井中激电异常之间存在的相互关系。模型实验的结果可以较好的反应异常体的存在,可以较好的反应井旁盲矿的埋深和方位。通过模型实验的研究,对于合理的布置野外观测工作以及正确的解释实测资料有一定的指导意义。     

基于广义S变换的测井信号时频谱分析

S变换虽兼备短时傅里叶变换和小波变换的优点,但基本小波固定,在薄互层识别方面受到较大限制。广义S变换,通过引入λ,p两个参数对S变换中的高斯窗函数进行改造,时频分辨率得到了明显提高。本文在对广义S变换方法原理进一步研究的基础上,应用VC++在Qt平台上编写了广义S变换时频分析程序,并构造平稳信号和非平稳信号进行了对比分析,凸显了广义S变换的时频聚焦性。最后,应用该方法对实际测井信号进行了时频谱分析,取得了良好效果。     

基于经验模态分解的瞬变电磁信号的属性提取与分析解释

瞬变电磁法仅用时域资料进行分析与解释是不充分的,应该将信号的频率成分也综合利用起来进行分析解释。将Hilbert-Huang变换引用到瞬变电磁信号的分析中,将含噪的瞬变电磁信号通过经验模态分解成若干个固有模态函数,对每个固有模态函数进行Hilbert-Huang变换,获得瞬时幅度和瞬时频率,将每个测点的瞬时属性组合起来绘制瞬时振幅剖面图和瞬时频率剖面图,不同构造形态的地质体在两者的剖面图中均有明显的异常反映。各种模型和实例计算表明：用Hilbert-Huang时频分析方法提取瞬变电磁信号的瞬时属性意义明确而且分辨率高,明显优于传统分析解释方法。     

S变换时变滤波在去噪处理中的应用研究

针对常用的滤波去噪方法都受到使用条件的限制,实际资料的滤波去噪不能达到良好效果,S变换时变滤波克服了传统滤波去噪方法滤波因子不能随时间、频率变化而变化的缺陷.将地震资料用S变换方法变换到时频域,对不同时间内不同频率的噪声部分充零,再将去噪后的地震数据利用S反变换到时间域,以获得所需要的有效信号.通过理论计算分析和实例计算表明,S变换时变滤波能够有效去除不同时段、不同频率的噪声.该方法具有一定的可行性.     

燃气中H2S、CO2气体腐蚀反应的化学热力学计算

本文旨在运用化学热力学理论与计算方法对燃气中H2 S、CO2 与金属腐蚀反应的标准吉布斯函数、反应平衡常数、平衡分压等进行计算 ,从而得出腐蚀反应△G0 ～T关系式。通过这些数据 ,从理论上解释H2 S、CO2 对金属腐蚀反应发生的可能性 ,并进而推断出燃气中H2 S、CO2 对设备腐蚀的可能性大小和条件     

激电中梯和激电测深在织金新麦铅锌矿区的综合应用

简述了激电中梯和激电测深两种物探方法在贵州织金新麦铅锌矿勘探中的综合应用。介绍了激电中悌和激电测深概念、装置方式、激发激化法原理、工作仪器及资料整理中所有分析解释软件,选择了织金新麦263剖面为实例进行异常解释推断并结合钻孔资料对异常进行了验证。     

隐伏花岗岩体重磁异常标志

本文通过对桂林地区1:20万航磁资料和1:100万重力资料数据处理成果的解释,阐明了重磁数据处理在研究隐伏花岗岩体和成矿预测中的重要作用。结合该地区及邻区已知花岗岩体上重磁异常特征,提出了本区隐伏花岗岩体的重磁异常标志,并预测了部分隐伏花岗岩体。     

基于S变换的波动理论识别结构损伤

基于波动理论的结构损伤识别方法因其物理概念明确、敏感性高、识别直接等优势而越来越受到青睐。S变换作为小波变换和短时傅里叶变换的继承和发展,相对于傅里叶变换免去了窗函数的选择,改善了窗宽的固定缺陷。因此,提出了一种基于S变换的波动理论识别结构损伤的方法。对结构输出信号进行S变换,通过传递函数可以求出波在结构中的传播速度。根据波动理论建立了波在结构中的传播速度与结构刚度的关系,进而构建了基于刚度的波动损伤指标。利用损伤指标判断损伤状况,包括结构是否损伤、损伤位置和损伤程度。最后通过环境激励下弹性分层剪切梁的数值模型对该方法进行有效性验证,结果表明,该方法能够有效识别结构损伤位置,且能够识别出损伤程度。研究结果对结构健康监测在实际工程中的应用有一定支撑作用。     

时频分析技术在地质薄层识别中的应用

时频分析是分析非平稳信号的有效方法,将一维的时域信号和频域信号映射到二维时频平面上,获得信号的时频分布,清晰地描述了信号频率随时问变化的关系。通过模拟信号的广义S变换,分析信号的时频分布特征,并建立正演模型,运用广义S变换提取正演模型的单频剖面。利用基于广义S变换的时频分析方法,提取某工程项目实际地震资料的单频剖面,从而有效识别地质薄层。     

基于业务管理的监控策略

提出了一套灵活、有效的业务监视和预测方法 . 该方法利用时间相关性构造了业务模型 ,用离散傅里叶变换确定了合理的业务监测周期 ,并用贝叶斯公式对业务的异常行为进行预测 . 利用 一组网络实测数据证明了该方法的有效性 .     

基于自适应时间窗函数优化的心电特征波形识别

提出了自适应加窗小波变换方法,实现了心电特征波形精准定位.依据Q波和S波变化趋势识别出心电波有效起始点和终止点;结合差分阈值法检测QRS起始点,实现了心电特征波段的信息识别.研究结果表明,采用提出的定位识别方法,能对异常和亚健康心电波形进行有效识别,提高对QRS波群、特征P波和T波的识别度,对心电信息的提取和异常性心绞痛、心肌缺血、不稳定型心绞痛等心电异常诊断具有重要意义.     

小波变换在煤田地震勘探中的应用

煤田地震勘探方法是以水平叠加技术为中心的,在分辨率要求甚高的采区地震勘探中,水平叠加剖面的分辨率无法达到勘探精度的要求,针对这一问题,介绍了小波变换的基本原理及其时间－频率局域化性质。通过理论模型研究,证明小波变换可以同时提高地震资料的信噪比和分辨率,从而进一步提高勘探精度,将小波和于实际地震资料的处理,在分解后的高尺度剖面上,能有效地保护地震信号中的高频成分,提高地震剖面的分辨率,从而能校准确地识别小波层与计算煤层厚度。     

基于多层架构的油中溶解气体数据清洗与异常识别方法研究

油色谱在线监测对于电力变压器的运行维护、健康状态分析具有重要意义,然而受监测设备异常、外界环境干扰、运行状态变化等因素影响,监测数据中难免存在不同类型的异常数据.为此,提出了一种基于多层架构的油中溶解气体数据清洗与异常识别方法.首先利用变分模态分解去除时间序列中的趋势项,结合3V准则对时序数据中的噪声值、缺失值、暂时性...     

基于D-Markov模型的金融波动模式识别

将小波变换与符号时间序列分析相结合,引入工程领域的D-Markov模型,提出了一种用于金融波动变化模式识别和异常检测的方法。波动序列经过离散小波变换,产生小波系数序列,将小波系数序列符号化产生符号时间序列,建立符号时间序列的D-Markov模型,并求状态转移概率矩阵,计算各状态转移概率矩阵的状态概率向量与标准状态转移概率矩阵的状态概率向量之间的欧拉距离,从而得到异常度。基于得到的异常度识别金融波动变化模式,检测异常波动的发生。以上证综指的5分钟序列为样本实证分析,对该方法的可行性和有效性进行了验证。     

基于二代曲波变换和PCNN的高光谱图像融合

为了解决高光谱图像的高数据维给后续图像分析和处理带来的困难,提出了一种基于二代曲波变换和脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合新算法.利用各波段数据间的局部相关性将整个数据空间划分为若干个相关性较强的独立子空间,在对子空间内的各波段光谱图像进行曲波多分辨率分解的基础上,分别依据各波段图像所含有的信息量对曲波粗尺度系数进行加权融合和利用PCNN的全局耦合特性与脉冲同步特性对细尺度系数进行智能选取,最后由曲波逆变换得到各子空间的融合图像.AVIRIS数据融合实验表明,该算法能有效地实现高光谱数据维数减少和特征提取,相比于提升小波融合算法、主成分变换算法和基于典型融合准则的曲波融合算法,其所提取的图像特征在高光谱异常检测时能得到更多的真实目标.     

FDM型增材制造中送丝机构动态监测与识别

为了研究在增材制造过程中,流量比（打印机打印速度与丝材挤出速度之间的比值）的异常状态对喷头阻塞或打印产品分层现象的影响情况,采用加速度振动传感器监测送丝机构中电机的工作状态. 采集打印过程中送丝机构电机不同运动状态的振动信号,利用傅里叶变换方法将时域信号转换成频域信号. 基于频域数据提取表征每组信号间差异的特征值,通过KNN分类算法并引入K折交叉验证,研究特征量以明确故障模式与信号的关系,识别送丝机构的不同运动状态. 实验结果表明,以信号频域数据差异为特征量提出的监测方法对异常流量比的识别准确率达到92.73%.     

基于S变换的瑞利面波频散分析

提取面波频散曲线是面波资料处理中最关键的一步。由于时频分析方法的局限,提出了利用S变换进行瑞利面波频散分析的方法,并给出了具体算法。该方法在时间-频率域中计算相邻两道面波记录同一频率的时间差,再利用道间距除以该时间差来得到该频率对应的相速度,这样避免了在道间距较大的情况下,传统的相位谱法可能造成相位差的缺陷。通过理论模型和实际资料对该方法进行了验证。结果表明,该方法能够提高瑞利面波频散曲线的提取精度,而且算法简单,具有一定的实用性。     

震前次声波信号特征研究

地震波在地球内部四处传播,向大气辐射次声波,称为地震次声波.次声波频率在20Hz以下,振幅衰减小,传播距离远,在大气声道中(从地面到50km的高空)可以传播上千km,有的绕地球数周后仍能被探测到.因此次声波与地震有很好的对应关系,一般情况下世界范围内7级以上地震在震前能观测到次声波异常信号.利用高性能电子计算机和日益完善的信号分析处理技术,找出震前次声波异常信号的内在特征。为以后的地震预报提供重要的参考价值.对地震前接收到的次声波异常信号数字离散化,运用傅里叶变换和小波分析理论对信号进行处理,发现震前接收到的次声波异常信号频率主要集中在0～4×10-3Hz频段,该信号在高尺度段表现出对称有序性,在低尺度段突变明显.