几种时频分析方法的比较和实际应用

地震信号往往是非线性非平稳的,时频分析技术能同时展示信号在时间域和频率域的局部化特征。本文研究4种时频分析方法:短时傅里叶变换(STFT)、小波变换、广义S变换和Wigner-Ville分布。在理论上运用雷克子波模拟地震记录进行时频分析对比,发现广义S变换具有相对较好的时频聚焦性以及较好的交叉项抑制性。为了验证这一理论,我们分别在两个工区做了实际的地震实验,分析并阐述4种时频分析方法的优缺点,同时也验证广义S变换的优越性。      

同步挤压广义S变换在南海油气识别中的应用

受窗函数的影响,短时傅里叶变换、小波变换、S变换等传统时频分析方法的分辨率不高.为了提高信号时频变换分辨率,发展了同步挤压小波变换算法;该算法将信号的时频谱值向其中心频率位置挤压,改善了信号时频分析结果,使得信号时频分辨率得到了很大的提升.但由于传统算法时窗固定,处理缺乏灵活性;因此,本文对S变换窗函数进行扩展,提出了同步挤压广义S变换.通过自适应窗函数挤压信号在S域的时频谱值,提高了算法的灵活性和时频分析聚焦能力.运用同步挤压广义S变换对南海某工区实际地震数据进行分频处理,结果显示含油气层能量随着频率的增加而逐渐衰减.因此,使用同步挤压广义S变换对地震数据进行分析处理,不仅可以对储层含油气性进行准确的检测,还可以对地层进行精确的标定.     

时频域油气储层低频阴影检测

为了准确刻画地震信号的局部层次结构,实现高效率的三维地震资料瞬时谱分解,检测油气储层的低频阴影,构造了广义S变换.广义S变换通过引入两个参数,改造S变换的小波函数,使其小波能根据信号处理的具体应用需要而调整.模型信号的仿真发现,广义S变换具有更加优越和灵活可调的时频聚集性能.文中分析了低频阴影的机理,并利用广义S变换对三维实际地震资料进行了瞬时谱分解,它不仅能检测油气储层的低频阴影,而且可以刻画油气储层的岩性边界和空间展布,减小油气储层检测的多解性.     

S变换在地震资料处理中的应用及展望

S变换是近年来发展起来的一种具有高时频分辨率的信号处理方法,它的时频分辨率与信号的频率有关,反变换简单,基本小波不必满足容许性条件,并且不存在交叉项.广义S变换弥补了S变换的一些不足,具有更高的频率聚集能力.本文总结了实际应用中具有代表性的几种广义S变换类型,并结合实例从4方面内容综述了S变换在地震资料处理中的应用:应用S变换和广义S变换在时频域滤波去噪以提高信噪比,压制面波和拾取初至波;通过检测频率和振幅等地震波属性信息研究地层中地质体和精细构造,提高地震波的主频进行地震高分辨分析;进行地层吸收衰减补偿和地层品质因子Q值的求取;以及瑞利面波频散分析和面波频散曲线的提取.本文介绍的结果及其他很多应用均表明S变换和广义S变换是地震资料处理中的一个有效手段.但是,目前S变换多应用于勘探地震学中,我们在文章最后分析展望了S变换在天然地震学中的潜在应用.     

S变换的时频分析特性及其改进

地震信号具有非线性、非平稳的特性,用时频分析的方法处理地震信号,可以最大限度的保留原始信息,也可以较为精确地分析数据的时间、频率特征.现阶段应用于地震数据处理的时频分析方法主要有:短时傅里叶变换,小波变换和匹配追踪算法等等.S变换是近几年发展起来的一种新的时频分析方法.S变换结合了短时傅里叶变换和小波变换的优点,具有相...     

S变换在面波去噪中的应用r

S变换是一种用于分析非平稳信号的时频变换方法, 可以很好地刻画地震信号的时频特性. 本文将S变换用于地震面波数据的噪声去除中, 首先介绍了S变换的理论基础, 然后设计了时频滤波和阈值滤波两种方法, 分别对天然地震面波数据和背景噪声数据进行去噪处理, 并与相位匹配滤波进行了比较． 结果表明, 面波数据经S变换去噪后, 群速度频散曲线的短周期部分得到改善, 能够连续追踪至6 s左右, 但长周期部分出现了缺失; S变换去噪的效果优于相位匹配滤波, 两者相结合会得到更加理想的结果．      

基于S变换的软阈值滤波在深地震反射数据处理中的应用

深地震反射原始单炮数据是非平稳的弱能量反射信号,信噪比较低.如何提高信噪比一直是深地震反射数据前处理中的一大难题.S变换是一种适用于分析非平稳信号的时频变换方法.同其他分析时变信号的方法相比,S变换的基本小波不必满足小波在时间域均值为零的容许性条件,它的时频分辨率与分析信号的频率有关,且其在时间域的积分可以得到傅里叶频谱,其反变换也简单.因此,S变换容易表示深地震反射信号复杂的时频特性.本文在S变换的基础上,利用软阈值滤波方法对深地震反射数据进行处理,实验结果表明,该方法有效地提高了信噪比,压制了有效频带范围内的混频干扰,突出了弱反射信号,使得波组信息更加丰富,有利于连续追踪有效反射波组和识别薄地层,特别是提高了深部Moho界面反射层位的分辨率,为深地震反射剖面后续处理和准确解释奠定了基础.     

常用时频分析方法在数字地震波特征量分析中的应用

地震波属于非平稳信号,传统的傅立叶变换因缺乏信号局域性的信息而无法对非平衡信号进行全面描述.对此时频分析是有力的分析工具.本文简介了短时傅立叶变换(STFT)、S变换、CWD分布、ZAM分布四种时频分析方法,通过对算例及实际地震信号的分析,总结出这四种时频分析方法在分辨地震波中的应用效果及优缺点.     

基于褶积原理和改进广义S变换的震动波衰减补偿试验研究

为了恢复震动波能量在传播过程中产生的衰减损耗,提出基于褶积原理求取品质因子Q的方法与改进广义S变换相结合的反Q滤波法。通过震动波衰减补偿模型试验,对试验数据进行改进广义S变换的时频特性分析,得出了信号的能量分布情况以及时间频率对应关系;采用基于褶积原理求取品质因子的方法,得到时变Q值;对试验数据进行反Q滤波处理,使震动波能量得到了补偿。结果表明本文提出的反Q滤波法提高了对震动波能量衰减补偿的效果,拓宽了地震资料的频带,提高了地震资料分辨率,有利于进行高分辨率地震勘探、深部信号增强和油气藏预测工作的开展。     

基于S变换的山西地区不同地震事件频谱特征分析

应用S变换和广义S变换获得山西地区地震、爆破、塌陷的时频特征,结果表明,S变换可显示不同地震事件较完整的时频分布信息,广义S变换对事件在具体频率的分辨率上有明显的提高,结合两种方法可得到对应事件较完整的时频特征。综合分析认为,地震的震源机制较复杂,高频能量丰富,地震频谱频带范围较宽,一般在0～20 Hz左右,高频成分较多,峰值多在10 Hz;爆破的震源简单,一般主要产生在P波群,爆破的频带较窄,一般在0～10 Hz,频率偏低,一般在3～4 Hz左右;塌陷属于瞬时压缩源,能量释放时间短,波的传播路径简单,频带窄,集中于0～10 Hz,主频率集中在0～3 Hz。     

分数阶S变换:第一部分,理论(英文)

S变换(ST)结合了小波变换和短时傅里叶变换的特性,对信号处理具有良好的局部时频聚集性.分数阶傅里叶变换是一种对非平稳信号分析的工具.本文基于分数阶傅里叶变换和S变换的思想,提出了分数阶S变换(FRST),将S变换从时间-频率域推广到时间-分数阶频率域,推导了它的逆变换公式并研究了其数学性质。分数阶S变换(FRST)具有分数阶傅里叶变换和S变换的优点,增强了S变换对信号处理的灵活性。相比于S变换,分数阶S变换能提高信号时频分辨能力。仿真实验证实了该方法的有效性。     

地震勘探信号时频分析方法对比与应用分析

针对地震勘探信号,对非平稳信号时频分析几种适效方法:短时Fourier变换、小波变换、S变换、Wigner分布、平滑伪Wigner分布、锥形核时频分布、AOK(adaptive optimum kernel,自适应最优核函数)分布等进行对比与应用研究.在阐明各种方法基本原理的基础上,进行数值分析与应用研究.首先对非平稳地震勘探模拟信号进行试算及时频属性提取,结合各类方法的信号表示理论,在时频局部化的精度和交叉项抑制等方面对计算结果进行对比分析;进一步应用于实际二维地震数据,提取瞬时频率和瞬时带宽等时频属性,进行比较研究.研究表明:对于地震勘探信号,就本文涉及的几种时频分析方法而言,AOK分布是时频局部化精度最高、交叉项抑制最好、时频匹配最优的方法,值得在地震勘探信号分析和地震属性提取、频谱分解等应用中深入研究和应用.     

广义S变换与薄互层地震响应分析

Stockwell等人提出的S变换虽然与Fourier谱能保持直接联系，然而，由于S变换中的基本小波不适用于地震资料处理. 为此本文采用两个步骤对S变换加以推广，得到两种新变换（统称为广义S变换）. 首先， 用带有4个待定参数的调幅简谐波来代替S变换中的基本小波,定义广义S变换1，给出对应的逆变换；然后，以第一步中的基本小波的线性组合为新的基本小波，定义广义S变换2，并构造其逆变换公式. 最后，分别使用S变换及广义S变换对几种典型的薄互层模型进行分析计算. 结果表明，后者比前者有更强的探测能力， 后者可准确地确定厚度为1/8波长的薄互层中波阻抗界面位置，但前者却不能. 文中还用实际资料处理的结果，证明了广义S变换方法的有效性.     

基于广义S变换的大地电磁测深数据处理

S变换是一种优于短时傅里叶变换和小波变换的时频分析方法.采用广义S变换进行大地电磁场时间序列频谱分析,一方面能够提高对电磁噪声成分的时间定位能力,便于实现电磁噪声的滤波处理;另一方面可以增加频谱系数的个数,从而改善大地电磁阻抗张量元素的统计特性.本文从广义S变换和大地电磁测深数据处理方法的原理出发,给出了采用叠加窗函数的离散广义S变换形式,讨论了广义S变换窗口宽度比例因子、窗口宽度与可提取频谱系数个数之间的关系,定义了利用离散广义S变换时频谱计算大地电磁场分量功率谱公式;在此基础上,研究了基于S变换时谱频的大地电磁测深数据ROBUST处理方法.最后,通过实测资料进行方法检验,结果表明本文方法比短时傅里叶变换处理效果更好,并且有利于识别和压制电磁噪声.     

稀疏时频分解方法的研究与运用（英文）

Gabor变换和S变换是常用的时频分析工具。根据测不准原理,它们的时频分解结果无法在时间域和频率域同时具有很高的分辨率。为了提高非平稳信号时频分解结果的分辨率,本文提出瞬时频率分布函数（IFDF）并利用它表达非平稳信号。当非平稳信号时频成分的分布满足测不准原理对信号可分辨的要求时,瞬时频率分布函数的支集和短时Fourier变换的小波脊支集是同一个集合。利用IFDF的该特征,本文提出一种迭代算法（Sparse-STFT）实现了信号的稀疏时频分解。该算法在每次迭代过程中利用残留信号的短时Fourier变换结果的脊支集更新信号的时频成分,每次迭代得到的时频成分的叠加结果即为最终的稀疏时频分解结果。文中的数值实验证明了Sparse-STFT可以有效地提高非平稳信号时频分解结果的分辨率。最后,本文将该方法应用于地震数据面波的压制中,取得了理想的处理结果。     

S变换时频滤波与其它滤波方法的比较

在提高信噪比时通常根据信号和噪音的差异选取不同的滤波方法。由于地震记录的复杂性,有时有效波与干扰波在视速度或频率上没有明显差异,为此本文提出一种利用S变换时频滤波的方法,并比较了该方法相对其它滤波方法在时频滤波方面的优势。     

基于广义S变换研究地震地层特征

将S变换引入到地震地层研究中,用广义S变换代替短时Fourier变换或连续小波变换,用于地震数据频谱分解和提取地震旋回特征.为此,首先研究了S变换的性质及其与短时Fourier变换、连续小波变换的比较,进一步给出广义S变换的特点,说明其如何获得更高分辨率.同时,对前述方法进行数值实现,模型数据试算结果表明算法的正确和有效性.在上述工作基础上,本文首次提出用广义S变换进行地震频谱分解和研究地震旋回,给出实现策略及2D实际地震数据试算结果,证明方法的有效性,为进一步实用化奠定理论和方法基础.