地球物理学报
地毬物理學報
지구물이학보
2010年
5期
1215-1225
,共11页
钱昌松%刘代志%刘志刚%李夕海
錢昌鬆%劉代誌%劉誌剛%李夕海
전창송%류대지%류지강%리석해
经验模态分解%地震信号%递归高通滤波%震相分析
經驗模態分解%地震信號%遞歸高通濾波%震相分析
경험모태분해%지진신호%체귀고통려파%진상분석
将地震信号分解成包含频谱互不重叠的单主周期的分量有利于地震信号的分析.分析了经验模态分解(EMD)中模态混叠的内在原因和已有的解决方法,梳理了解决模态混叠的思路框架,进而提出了一种新的基于输入递归高通滤波的EMD算法.首先用递归高通滤波器将信号预分解成频率由高到低的多个分量,实现信号的等价带通滤波,再用EMD对各带通分量按频率高低逐级递归筛分,获得完备的经验模态分量.通过合成信号和地震信号的仿真实验表明,该算法较好地克服了模态混叠,获得了频谱互不重叠的单主周期分量,并成功用于震相分离和分析,为地震信号分析提供了一种新思路.
將地震信號分解成包含頻譜互不重疊的單主週期的分量有利于地震信號的分析.分析瞭經驗模態分解(EMD)中模態混疊的內在原因和已有的解決方法,梳理瞭解決模態混疊的思路框架,進而提齣瞭一種新的基于輸入遞歸高通濾波的EMD算法.首先用遞歸高通濾波器將信號預分解成頻率由高到低的多箇分量,實現信號的等價帶通濾波,再用EMD對各帶通分量按頻率高低逐級遞歸篩分,穫得完備的經驗模態分量.通過閤成信號和地震信號的倣真實驗錶明,該算法較好地剋服瞭模態混疊,穫得瞭頻譜互不重疊的單主週期分量,併成功用于震相分離和分析,為地震信號分析提供瞭一種新思路.
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