咨询与建议

看过本文的还看了

相关文献

该作者的其他文献

文献详情 >基于递归高通滤波的经验模态分解及其在地震信号分析中的应用 收藏

基于递归高通滤波的经验模态分解及其在地震信号分析中的应用

EMD based on recursive high-pass filter and its application on seismic signal analysis

作     者:钱昌松 刘代志 刘志刚 李夕海 QIAN Chang-Song;LIU Dai-Zhi;LIU Zhi-Gang;LI Xi-Hai

作者机构:西安市第二炮兵工程学院602室710025 

出 版 物:《地球物理学报》 (Chinese Journal of Geophysics)

年 卷 期:2010年第53卷第5期

页      面:1215-1225页

核心收录:

学科分类:0709[理学-地质学] 0819[工学-矿业工程] 070801[理学-固体地球物理学] 07[理学] 0707[理学-海洋科学] 0708[理学-地球物理学] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0704[理学-天文学] 

基  金:国家自然科学基金(60705001 40974037) 中国博士后科学基金(20080430234)资助 

主  题:经验模态分解 地震信号 递归高通滤波 震相分析 

摘      要: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.

读者评论 与其他读者分享你的观点

用户名:未登录
我的评分