基于广义S变换地震剖面数据时频分析及分频显示

地震信号是一种非平稳信号,时频分析法是非平稳信号分析的有效方法,用时频分析技术处理地震信号,可以较为精确地分析数据时间和频率特征。现阶段应用于地震数据处理方面的时频分析方法有很多种,本文选取广义S变换作为时频分析工具,对地震数据进行处理,并提取不同频率剖面进行对比。实际资料处理表明,广义S变换在地震高分辨率处理方面是行之有效的,具有较强的抗干扰能力。通过时频分解,我们可以根据需求提取不同的单频剖面,细致研究局部层位,识别地震剖面中特征信息。     

基于广义S变换的地震信号时频分析

S变换结合了短时傅里叶变换和连续小波变换的思想,具有良好的时频分析特点,但是基本小波不变,使得其在实际信号分析中有一定的缺陷.广义S变换克服了这些缺陷,可以根据实际信号灵活地选取窗函数,具有更好的时频分辨率.本文首先介绍了广义S变换的基本原理,然后通过仿真试验和地震模拟信号的对比,凸显了广义S变换的时频聚焦性.最后对实际地震信号进行了处理,取得了较好的结果.     

基于广义S变换的薄互层识别技术研究与应用

利用地球物理方法来识别薄互层一直以来都是困扰地球物理工作者的一项技术难题。常规时频分析技术存在一定局限性,本文介绍的广义S变换技术结合了STFT(短时傅里叶变换)和CWT(连续小波变换)二者的优点,可以根据实际信号的特点灵活选择窗函数,具有更好的时频分辨率。文章先对广义S变换的基本原理进行介绍,然后通过MarmousⅡ模型正演,将广义S变换与常规时频分析方法进行对比,验证了该方法的有效性,最后对实际工区的地震资料进行分频处理,并对结果进行分析,结果表明广义S变换对薄互层的识别比较有效。     

广义S变换组合窗研究

通过对S变换和目前比较流行的广义S变换的分析比较,提出了不同窗函数的组合方法。在低频段和高频段均具有较高的频率分辨率来对中间段频率的压制,进而提高某一特定段的时频分辨率。通过对模拟信号和单道地震数据的分析,并对其进行广义S变换组合窗对比研究,证明组合窗效果优于普通广义S变换法,此方法可以很好的提高特定段的时频分辨率,使广义S变换的应用更具灵活性。用实际地震资料进行组合窗广义S变换结果显示,变换组合窗的广义S变换生成的单频剖面对含油气检测和识别具有明显效果。     

基于改进S变换的电能质量扰动智能检测

为了真实反映电能质量暂态扰动对电网造成的影响,对电能质量暂态扰动的成因和检测方法进行研究。提出一种改进的S变换新方法,对高斯窗函数的尺度因子进行修改,使得结果具有更好的时间和频率分辨率。基于该方法对电能质量暂态扰动信号进行检测,并提取各扰动特征量,同时对检测结果进行数据分析。研究结果表明:修改后的S变换方法能够实现电能质量暂态扰动的实时智能检测,检测结果准确可靠。     

一种基于熵的WBCT自适应方向分解优化算法

提出一种基于熵的WBCT自适应方向分解优化算法,在对图像进行小波变换的基础上,对各级高频子带进行完全方向分解,然后分析各子带不同方向分解数目时熵的变化情况,并根据最小熵原则给出各个子带的最优方向分解数目。采用SPECK编码方法验证了方向分解数目的合理性。结果表明:经笔者算法处理后的重构图像PSNR值均有明显提高。     

基于S变换的配电网高阻抗故障检测方法研究

采用S变换对配电网高阻抗故障进行仿真与识别,结果表明基于S变换的配电网高阻抗故障检测方法能够快速、准确地区分出配电网高阻抗故障事件和无故障事件。     

基于S变换的剩余时差校正方法的应用研究

以叠前地震资料为基础的储层预测技术对地震资料的信噪比和品质要求比较高,但是在处理过程中会使地震数据产生一定的剩余时差,降低了地震资料的分辨率,从而会影响叠前储层预测结果的可靠性和精度,因此,必须消除剩余时差。本文简要论述了基于S变化的剩余时差校正方法的基本流程,然后用模型资料和实际资料验证了该方法的有效性。模型实验和实际应用效果表明:该方法可以有效地消除剩余时差,提高AVO估计的精度,从而可以减小储层预测的误差。     

基于反S形变换的pH跟踪控制

在中和过程的数学模型的基础上 ,引入反S形 pH变换 ,并应用进化规划算法优化PI控制器的参数 ,实现了对 pH值紧密的跟踪控制。     

S变换与欧氏距离在电能质量扰动识别中的应用

为了满足电能质量扰动检测与分类的需要、进一步提高电能质量扰动识别效率,提出一种S变换与欧氏距离相结合的电能质量扰动识别方法。对电能质量扰动识别方法进行了仿真分析,结果表明:在信噪比为20d B的情况下,电压暂升、电压暂降和电压闪变的识别率较高,而电压中断、谐波和暂态振荡由于受到谐波和噪声干扰,识别率相对较低;随着信噪比的增加,扰动信号的识别率均随之增加。     

一种基于神经网络滤波的广义互相关时延估计方法的设计

针对在混合噪声环境中,在未知噪声先验信息的情况下提高基于广义互相关时延估计方法的准确性和适应性的问题,提出了基于神经网络滤波的广义互相关时延估计方法。该方法通过对多个具有特定统计特征的预滤波器进行组合优化来实现对混合噪声的滤波。该时延估计方法具有自调整能力,能够适应动态变化的环境,还能够通过相关函数峰值的大小来优化神经网络滤波器,提高了适应性和精度。     

基于自适应最优核时频分析的管道泄漏检测应用研究

针对泄漏声信号的特征,利用自适应最优核时频分析算法,通过短时模糊函数和随时间变化的自适应最优核,实现管道内声信号的时频处理和对管道发生小泄漏时的声信号进行准确判断,对泄漏时间的判断精度有很大提高。     

基于EMD瞬时功率谱熵的神经网络滚动轴承故障诊断

滚动轴承在发生故障时,其动力学特性往往呈现出复杂性和非线性,振动信号也会随之表现出非平稳性。为此,提出一种基于EMD瞬时功率谱熵的滚动轴承特征提取方法。该方法将轴承信号进行EMD分解,得到有限个IMF分量,对这些分量进行功率谱处理,计算其功率谱的信息熵。EMD瞬时功率谱熵作为特征向量,采用神经网络进行故障分类,实验结果表明,此方法的分类准确率可达96.25%。     

基于相关性小波奇异熵的滚动轴承故障特征提取

针对轴承故障信号受噪声影响严重,导致故障特征提取稳定性较差的问题,将小波变换、相关性、奇异值分解和信息熵理论相结合,提出一种基于相关性小波奇异熵的轴承故障特征提取方法。该方法首先将轴承信号进行小波分解,利用小波分解系数和噪声的相关性特点不同,引入相关计算以去除噪声的影响;然后对相关处理后的规范化系数进行奇异值分解,轴承的不同故障信息就体现在奇异值中;再利用信息熵的统计特性对奇异值进行不确定度计算;最后,以相关性小波奇异熵作为特征向量,通过概率神经网络对滚动轴承故障进行识别。实验表明:该方法能够有效地提取轴承故障特征,具有良好的容噪能力和稳定性。     

一种面向化工生产系统的监控变量分步选取方法

提出一种基于信息熵的监控变量分步选取方法。以信息熵与监控变量所含系统信息量关系为基础,采用互信息广义相关系数度量变量间的广义相关性,完成监控变量分步选取。通过Friedman数学模型验证了所提方法的可行性,用Lorenz、Rossler等方程验证了基于信息熵选取单变量的可执行性。最后进行某煤化工企业实际DCS监控变量选取,结果显示:在化工实际生产中监控变量选取是可行的。     

一种基于模型切换的加热炉炉温广义预测控制器设计方法

为改善加热炉炉温控制自动化程度低、控制品质差的问题,并兼顾加热炉对象强非线性的特点,设计了一种多层次多模型广义预测控制器。给出了该控制器的设计方法和参数。仿真结果和投运效果表明:该方案实施后,系统的响应速度加快,超调量减少,加热炉炉温的控制品质明显改善。     

Consistency of Frequency Estimates Based on the Wavelet Transform

The consistency of the least squares estimate of frequencies modulated in amplitude is investiga ted. It is proved that the estimate based on the wavelet transform is consistent when dilation and translation parameters of the wavelet transform as well as the sampling points are carefully chosen in order to preserve consistency. Our theorem shows that an intuitive method proposed by P. Guillemain et al . (Estimation of spectral lines with the help of the wavelet transform: application in NMR spectroscopy. In Wavelets and Applications (ed. Y. Meyer). New York: Springer, 1992, pp. 38–68) works well for the non-noisy case but does not work well for the noisy case. A key to the consistency is the use of the localization property of the wavelet transform     

基于AT89S52单片机的无线监测系统的设计

针对油井开发项目,提出了一种实用的监测油田井下的流量、压力、温度等数据的设计方案．