一种用于地震信号分析的二阶挤压小波变换算法

地震信号分析在地质岩性、储层、流体、沉积相带的检测,以及地层界面识别与储层分析、地震资料处理和解释等方面具有重要研究意义。针对现有时频分析算法在处理地震信号时,存在时频分辨率低、能量聚集性差等问题,该文以Ricker子波为数学模型,提出了一种新的2阶挤压小波变换算法(SWT2)。考虑到传统时频同步压缩变换中的瞬时频率估计对地震信号失效,利用改进的母小波对地震信号进行匹配,进而通过谱峰对齐对参考频率进行修正,从而提升时频能量聚集性和时频分辨率。仿真实验结果表明,提出的2阶挤压小波变换算法可以极大地提升地震信号的时频聚集性,精确地反映信号的时延和主频,对地层结构的刻画更加精确。     

用于多分量信号分析的自适应广义S变换算法研究

时频分析是处理非平稳信号强有力的工具,S变换作为传统的时频分析方法之一,其窗函数的尺度可以随频率改变。但是,其时频窗函数尺度变化是固定的,无法适用不同信号的局部特性,导致能量聚集性较差。本文提出了一种自适应的广义S变换算法,设计了由4个调节参数控制的广义高斯窗函数,采用浓度测量自适应优化调节参数,以寻求最佳的时频表征效果。并针对时频分析结果,采用瞬时频率重组和分量重构方法,得到各个分量的瞬时频率,同时进行平滑处理,最终实现多分量信号的参数估计。仿真实验说明,本文提出的自适应广义S变换算法,结合瞬时频率重组和分量重构信号方法,极大地提升了多分量信号的时频分辨率和信号分离的准确性。