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基于EMD的声波测井信息提取与火成岩裂缝地层特征分析

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石油物探 2018年第6期57卷 936-943页

作者：徐方慧王祝文刘菁华宁琴琴于洋吉林大学地球探测科学与技术学院吉林长春130026

火成岩储层中发育的裂缝具有不同的性质,可以采用声波测井资料进行评价。首先通过经验模态分解(EMD)将火成岩裂缝地层的阵列声波测井信号分解为多个具有瞬时频率的平稳信号——固有模态函数(IMF)分量,每个IMF分量代表声波测井信号中不... 详细信息

火成岩储层中发育的裂缝具有不同的性质,可以采用声波测井资料进行评价。首先通过经验模态分解(EMD)将火成岩裂缝地层的阵列声波测井信号分解为多个具有瞬时频率的平稳信号——固有模态函数(IMF)分量,每个IMF分量代表声波测井信号中不同组分的波,即纵波、横波和斯通利波等;然后通过Fourier变换将时间域的IMF分量转换到频率域,一定程度上改善了非平稳声波信号Fourier变换的局限性;最后通过对比、分析特定IMF分量的能量、主频和到时变化规律,得到各组分波对中低角度裂缝、高角度裂缝、网状裂缝和半充填缝的响应特征。将该方法应用于辽河东部凹陷火成岩裂缝地层特征分析,结果表明:纵波、横波和斯通利波的高频成分对裂缝普遍敏感,具体表现在到时、主频和能量三个方面的变化上,敏感程度与裂缝的角度有关。一般地,裂缝的倾角越大,声波受到的影响越小,其中斯通利波对裂缝的响应最明显,横波对裂缝的敏感程度要强于纵波,纵波对高角度裂缝一般没有明显响应。

关键词： EMD IMF分量 Fourier变换阵列声波信号 choi-williams分布火成岩地层裂缝类型

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时频分布与雷达信号的多目标分辨

雷达与对抗 2003年第3期23卷 26-29页

作者：胡娟张军国防科技大学ATR重点实验室湖南长沙410073

编队飞行的目标,由于它们之间的间距很小,利用目标回波多普勒频率的差别有可能分辨目标。本文介绍了时频分布的基本概念,用线性调频(LFM)信号模型来表示多普勒回波信号的变化,采用时频分布的方法来分辨编队目标,并举用常见的Wigner Vil... 详细信息

编队飞行的目标,由于它们之间的间距很小,利用目标回波多普勒频率的差别有可能分辨目标。本文介绍了时频分布的基本概念,用线性调频(LFM)信号模型来表示多普勒回波信号的变化,采用时频分布的方法来分辨编队目标,并举用常见的Wigner Vill分布(WVD)、choi williams分布、Wigner Hough变换对窄带多目标雷达信号数据进行了分析比较。

关键词：时频分布雷达信号多目标分辨 Wigner-Vill分布 choi-williams分布 Wigner-Hough变换

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基于时频分布与MFCC的说话人识别

计算机系统应用 2012年第4期21卷 189-192,178页

作者：金银燕于凤芹何艳江南大学物联网工程学院无锡214122

针对MFCC不能得到高效的说话人识别性能的问题,提出了将时频特征与MFCC相结合的说话人特征提取方法。首先得到语音信号的时频分布,然后将时频域转换到频域再提取MFCC+MFCC作为特征参数,最后通过支持向量机来进行说话人识别研究。仿真实... 详细信息

针对MFCC不能得到高效的说话人识别性能的问题,提出了将时频特征与MFCC相结合的说话人特征提取方法。首先得到语音信号的时频分布,然后将时频域转换到频域再提取MFCC+MFCC作为特征参数,最后通过支持向量机来进行说话人识别研究。仿真实验比较了MFCC、MFCC+MFCC分别作为特征参数时语音信号与各种时频分布的识别性能,结果表明基于CWD分布的MFCC和MFCC的识别率可提高到95.7%。

关键词：短时傅里叶变换 Wigner-Ville分布 choi-williams分布 Mel频率倒谱系数说话人识别

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基于时频分析自动识别睡眠脑电的梭形波

西安交通大学学报 2002年第2期36卷 218-220页

作者：宦飞郑崇勋上海交通大学生物医学工程系上海200030 西安交通大学生物医学工程研究所

为了识别睡眠脑电图 (EEG)中出现的梭形波 ,使用choi williams分布对EEG信号进行时频变换 ,根据瞬时频谱估计局部范围里EEG的波形特征 ,在此基础上设计了一个自动识别睡眠EEG中梭形波的方法 ,对实际睡眠EEG中的梭形波进行识别 ,识别正... 详细信息

为了识别睡眠脑电图 (EEG)中出现的梭形波 ,使用choi williams分布对EEG信号进行时频变换 ,根据瞬时频谱估计局部范围里EEG的波形特征 ,在此基础上设计了一个自动识别睡眠EEG中梭形波的方法 ,对实际睡眠EEG中的梭形波进行识别 ,识别正确率为 85 0 4 % ,并且能够提供梭形波的定量指标 .实验结果表明 ,经过进一步完善。

关键词：脑电图睡眠梭形波时频分析自动识别睡眠生理 choi-williams分布

EMD与CWD结合在暂态电能质量扰动检测中的应用

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兰州理工大学学报 2012年第6期38卷 78-81页

作者：郭晓婷刘伟李建河南科技大学电子信息工程学院河南洛阳471003

针对Cohen类二次型时频分布存在的交叉项,提出一种基于EMD与choi-williams分布相结合的方法,利用经验模态分解将信号从频域上分离若干个固有模态函数经过去伪后进行Cohen分布的时频变换,将得到的结果叠加重构出原始信号的Cohen类时频分... 详细信息

针对Cohen类二次型时频分布存在的交叉项,提出一种基于EMD与choi-williams分布相结合的方法,利用经验模态分解将信号从频域上分离若干个固有模态函数经过去伪后进行Cohen分布的时频变换,将得到的结果叠加重构出原始信号的Cohen类时频分布.仿真结果表明,该方法能有效抑制时频分布的交叉项,保证Cohen分布的时频聚集性,提取扰动特征.

关键词： Cohen类分布交叉项 choi-williams分布经验模态分解固有模态函数

基于改进型AlexNet的LPI雷达信号识别

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现代电子技术 2020年第5期43卷 57-60页

作者：杨洁张欢西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121

为了识别低截获概率(LPI)雷达信号,给出一种基于choi-williams分布(CWD)和改进型AlexNet网络模型。首先,利用CWD时频分析方法获得LPI雷达信号的二维时频图像;然后,对获取的原始图像进行预处理,建立改进型AlexNet网络模型对处理后的图像... 详细信息

为了识别低截获概率(LPI)雷达信号,给出一种基于choi-williams分布(CWD)和改进型AlexNet网络模型。首先,利用CWD时频分析方法获得LPI雷达信号的二维时频图像;然后,对获取的原始图像进行预处理,建立改进型AlexNet网络模型对处理后的图像进行训练,获得训练模型;最后,利用训练模型对常见LPI雷达信号(FMCW,Costas,Frank,P1,P2,P3,P4)进行识别。仿真结果表明,与AlexNet网络模型相比,改进型AlexNet对LPI雷达信号识别率更高。

关键词： LPI雷达信号 choi-williams分布时频图像图像处理深度学习 AlexNet

阵列声波时频谱分布与频散特征融合实现缝洞型储层的评价

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阵列声波时频谱分布与频散特征融合实现缝洞型储层的评价

齿轮-转子传动系统早期裂纹故障特征提取及诊断研究

2020年中国地球科学联合学术年会

作者：高鑫沈金松李亚曦中国石油大学(北京)

本文利用choi-williams（CW）分布来计算单偶极子阵列声波测井数据的时频能量谱,并分析了不同情况下,纵波、横波以及斯通利波的特征,同时利用加权平均频谱相关法（wss）对相应的实测数据绘制频率慢度相关图,并对斯通利波的频散衰减进行... 详细信息

本文利用choi-williams（CW）分布来计算单偶极子阵列声波测井数据的时频能量谱,并分析了不同情况下,纵波、横波以及斯通利波的特征,同时利用加权平均频谱相关法（wss）对相应的实测数据绘制频率慢度相关图,并对斯通利波的频散衰减进行了分析,最后再结合这两种方法中各种波的响应特征对缝洞性储层进行评价。

关键词：时频分析 choi-williams分布频散

来源： cnki会议评论

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齿轮-转子传动系统早期裂纹故障特征提取及诊断研究

作者：李环宇沈阳工业大学

学位级别：硕士

齿轮-转子系统作为各类机械系统中最为常见的系统之一,已经成为工业生产中最重要的一环。作为系统中最重要部分的齿轮,其健康程度可能会直接影响到整个系统能否运行。裂纹作为齿轮失效形式中最普遍的一种形式,其早期裂纹难以识别且冲击... 详细信息

齿轮-转子系统作为各类机械系统中最为常见的系统之一,已经成为工业生产中最重要的一环。作为系统中最重要部分的齿轮,其健康程度可能会直接影响到整个系统能否运行。裂纹作为齿轮失效形式中最普遍的一种形式,其早期裂纹难以识别且冲击信号微弱。如果在设备的监测环节中能够有效识别出齿轮-转子系统中存在的早期裂纹现象,就能够提早的预防齿轮系统故障,本文主要研究:分析含齿根裂纹的齿轮副系统响应:对渐开线齿轮进行建模分析,以能量法为基础对齿轮啮合刚度及含裂纹齿轮的啮合刚度进行求解分析;以健康齿轮的传动系统进行建模并对含裂纹的齿轮动态系统进行振动特征响应分析。基于EMD和BP神经网络齿根裂纹故障诊断:根据动力学基础理论,对齿根裂纹4mm,转速为1000r/min运行状态下的齿轮仿真处理并进行EMD分解,实验方面,采集不同三种裂纹程度下的信号,并对其进行EMD与BP神经网络相结合的手段进行处理,分析不同裂纹程度下齿轮信号的差别。基于核主成分分析的齿根裂纹损伤程度识别:对健康齿轮、1mm的齿根裂纹、3mm的齿根裂纹三种情况进行动力学仿真,采用PCA与GRA相结合计算待检测样本与多个比较样本之间的关联度并与实验相结合。基于EMD和choi-williams分布的多裂纹齿轮副系统故障诊断:建立16自由度的齿轮-转子-轴承传动系统非线性动力学模型。基于第二章能量法计算齿轮出现连续双裂纹、间隔1个轮齿的双裂纹、间隔2个轮齿的双裂纹、间隔5个轮齿的双裂纹、间隔8个轮齿的双裂纹等六种时变啮合刚度并进行比较,基于第三章中的EMD理论,对扭转方向上的振动位移信号进行经验模态分解,并对IMF分量进行CWD表达并对STFT时频谱图与CWD进行比较分析。

关键词：齿根裂纹经验模态分解 BP神经网络主成分分析 choi-williams分布

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阵列声波测井信号时频特征研究

阵列声波测井信号时频特征研究

作者：宁琴琴吉林大学

学位级别：硕士

时频分析方法是处理阵列声波测井数据的有效手段,但不同时频分析方法特性不同,处理数据的效果也存在差异。为此,用经验模态分解（EMD）将单点的实测声波全波列分解为有限个固有模态函数（IMF）分量,用短时傅里叶变换、choi-williams分... 详细信息

时频分析方法是处理阵列声波测井数据的有效手段,但不同时频分析方法特性不同,处理数据的效果也存在差异。为此,用经验模态分解（EMD）将单点的实测声波全波列分解为有限个固有模态函数（IMF）分量,用短时傅里叶变换、choi-williams分布、平滑伪Wigner-Ville分布及重排谱图处理原始的声波全波列的前3个IMF分量,并从时间分辨率、频率分辨率和交叉项干扰三方面对比这四种方法的优缺点。结果表明:阵列声波测井信号通过EMD分解得到的IMF1分量主要包含纵波、横波信息,IMF2分量主要包含高频的斯通利波和伪瑞利波信息,IMF3分量主要包含低频的斯通利波信息。与对阵列声波测井信号直接进行时频分析处理相比,对EMD分解得到的IMF分量做时频分析处理可获得不同分辨尺度的信息,能更大程度地挖掘阵列声波测井信号中蕴含的信息;四种方法均无交叉项干扰影响识别模式波的问题,而重排谱图的时间分辨率、频率分辨率最高。通过时频边缘进行井段处理,对比了 IMF1、IMF2、IMF3分量的四种时频分布,进一步验证重排谱图的优势,且分析了不同流体性质储集层和不同类型裂缝地层的时频特征。由于时频边缘是通过累加时频分布值计算得到的,对识别能量偏低的纵波不利。因此,引入重排谱图的时间切片和频率切片,用于处理不同流体性质储集层和不同类型裂缝地层的前三个IMF分量。与时频边缘相比,综合分析不同时刻的时间切片和不同的频率切片,可得到时频边缘特征图中显示不出的信息,更细致地了解时频特征的变化。论文得到不同流体性质储集层以及不同裂缝类型地层的阵列声波测井信号时频特征:1、以干层波列的纵波、横波、高频斯通利波、低频斯通利波对应的波峰时间、主频、能量为基准,水层的纵波、横波能量衰减明显,高频斯通利波、低频斯通利波能量均有一定的衰减;油水同层的纵波和横波能量衰减的程度介于水层、油层之间,低频斯通利波衰减严重;油层的纵波、横波能量也出现衰减,但衰减程度没有水层大,高、低频斯通利波能量衰减则十分严重。2、与干层相比,水层的纵波、横波波峰时间有一定的滞后,油水同层的纵波波峰时间滞后、横波波峰时间延后,而油层纵波波峰时间滞后、横波波峰时间则无明显变化,水层和油层的高、低频斯通利波波峰时间变化均不明显。水层纵波、横波主频无显著变化,而油层的纵波主频无明显变化、横波主频降低,水层、油层的高、低频斯通利波波峰主频变化均不明显。由此可见,与干层相比,水层、油水同层和油层具有不同的时频边缘特征,可以利用本文的方法达到区分不同流体性质储集层的目的。3、与致密地层相比,发育中低角度裂缝的地层的纵波波峰时间滞后明显、主频变化不明显、能量下降;横波波峰时间延后明显、主频降低,能量发生衰减;高、低频斯通利波波峰时间基本无延后、主频基本未变、能量略有降低。4、与致密地层相比,发育高角度裂缝的地层的纵波、横波的波峰时间均有一定程度的延后,但没有中低角度裂缝地层明显。纵波主频无明显变动、横波主频降低。纵波、横波能量有所降低。高频斯通利波波峰时间延后,主频无明显变动,能量降低的程度高于中低角度裂缝地层。低频斯通利波波峰时间基本没有延后,主频基本无变化,能量变化不明显。由此可见,高角度裂缝对斯通利波中的高频成分影响更大。

关键词：阵列声波测井时频分析 EMD 重排谱图 choi-williams分布时频切片