时频谱的研究与应用

发布时间：2020-09-02 18:14

　　 地震波在地层介质传播的过程中,散射和吸收衰减等都与频率有关,信号的功率谱密度是时变的,属于非平稳信号,时频分析是分析它们的重要手段。本文通过对时频分析方法研究对比,对其优劣做出了初步的分析,优选出HHT、广义S变换以及匹配追踪来进行应用。HHT可以根据信号本身的特点自适应的分解出一系列不同频率的分量,不用考虑基函数或者窗函数的选取等其他非自身因素的干扰,得到的结果能更好的反映信号本身的特点;将HHT自适应分解地震信号的能力与谱白化拓频能力有效的结合,根据模型和实际资料效果显示,此方法能有效的拓展地震资料的频带,从而提高其分辨率。准确而有效的时频工具是进行地震资料多尺度分解的基础,通过对各种时频分析的对比研究表明,广义S变换具有良好的时频分辨率能力,分频参数可调,且具有无损可逆变换的特点,非常适用于地震资料的多尺度分解。根据含油气频谱异常“高频衰减,低频增加”的特点,使用小波变换和广义S变换做高频衰减、低频增加剖面用于检测含气异常。在强振幅异常区,用匹配追踪和能量均衡归一化广义S变换来进行改进,能有效减少强振幅对含气检测的影响。
【学位单位】：中国石油大学(华东)
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2017
【中图分类】：P631.4
【部分图文】：

获得原信号在t时刻附近 时段的信号，然后对该段信号 ts 进行傅里叶变换。随着平移参数 的改变， h t所确定的 时间窗 在时间轴上移动，使的信号 逐步进入被分析的状态。有分段信号函数 ts 突出了原信号 在 时刻附近一个时段的特性，所以分段信号 的傅里叶变换反映了原信号在该时段的频率分布。STFT 在时间分辨率和频率分辨率不能同时兼顾[18]。好的时间分辨率需要较小的时宽；与此同时好的频率分辨率需要较小的频宽，也就是较大的时宽，但是时宽与频宽相互制约，不能同时取得最小值。根据不确定性原则时宽与频宽的乘积不小于 0.5，实验表明，当窗函数为高斯函数时，时频分辨率最好。2.2.2 离散短时傅立叶变换在实际信号处理中，信号往往是离散的时间信号，matlab 软件里采用的正是离散短时傅里叶变换。

获得原信号在t时刻附近 时段的信号，然后对该段信号 ts 进行傅里叶变换。随着平移参数 的改变， h t所确定的 时间窗 在时间轴上移动，使的信号 逐步进入被分析的状态。有分段信号函数 ts 突出了原信号 在 时刻附近一个时段的特性，所以分段信号 的傅里叶变换反映了原信号在该时段的频率分布。STFT 在时间分辨率和频率分辨率不能同时兼顾[18]。好的时间分辨率需要较小的时宽；与此同时好的频率分辨率需要较小的频宽，也就是较大的时宽，但是时宽与频宽相互制约，不能同时取得最小值。根据不确定性原则时宽与频宽的乘积不小于 0.5，实验表明，当窗函数为高斯函数时，时频分辨率最好。2.2.2 离散短时傅立叶变换在实际信号处理中，信号往往是离散的时间信号，matlab 软件里采用的正是离散短时傅里叶变换。

方法将给定的信号分解为一系列固有模态函数（IMF，征模态函数是满足一定条件的分量；然后对每一个本征相应的希尔伯特谱[24]，这样得到的希尔伯特谱能分别描化的瞬时频率的信号。经验模态分解分解的终止条件是相同或至多相差一个；2）本征模态函数在任意点由局个处理过程流程图如图 2-3 所示。构后的原始信号为：nnjjx c r 1 j 个 IMF；rn为为 x(t)的剩余项。-4 所示信号经验模态分解之后的几个本征模态函数分量态函数频率由高到低，显示了原始信号不同频段的信息

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本文编号：2810929