ENPEMF数据的格林函数-SPWVD时频分析方法技术

本发明专利技术提供了一种ENPEMF数据的格林函数‑SPWVD时频分析方法，首先对原始ENPEMF数据进行平滑压缩预处理，然后采用基于泊松方程的格林函数进行处理，得到格林函数化的ENPEMF数据，接着采用平滑伪WVD算法进行扫频处理，最后进行时频分析汇总，得出原数据的时间‑频率联合分布图。本发明专利技术充分利用了格林函数的叠加思想，较好的降噪和降低WVD扫频时产生的交叉项，并且结构新颖，步骤简单，在针对大量繁杂地球天然脉冲电磁场数据分析时能够提高处理效率，具有良好的应用前景。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种ENPEMF数据的格林函数-SPWVD时频分析方法，属于非平稳数据的时频分析处理领域。
技术介绍
地震给人类的生活带来了巨大的灾难，据统计，全球的自然灾害之中，地震造成的死亡人数占全部自然灾害死亡人数的54％，堪称自然灾害之最。如何预测地震一直以来都是一个热门敏感的话题。然而，因地震预测有着地球内部的“不可入性”、大地震的“非频发性”、“地震物理过程的复杂性”三大困难，地震预测成为了公认的世界性难题，对于地震前兆预测对于人类生命安全和社会财产安全的具有很大的意义。在现有的孕震信息研究过程中，由现有的信号采集装置采集到的地球天然脉冲电磁场(ENPEMF)信号由于其本身存在时频分布不准确的问题，需要经过繁杂的处理才能输出为稳定的二维时频谱，再做进一步分析。在现有的孕震信息研究过程中，STFT与WVD时频分析方法是常用的用来对采集到的大量地球天然脉冲电磁场信号进行分析的方法。传统的STFT或WVD时频分析方法会用到以下公式对地球天然脉冲电磁场信号进行处理：传统的STFT或WVD时频分析方法需要设置阀值c以及幂调节系数a和b。其中c为STFT谱的交叉项消除阀值。当STFT谱的值小于该阀值时返回0，如果大于该阀值则返回1。WVD中有交叉项对应STFT谱部分的数值肯定小于该阀值，用数字0与WVD相乘以消除交叉项；其中a和b式为幂调节系数，作用是增强两变换数值较大部分而消弱有交叉项部分。式(a)所示方法灵活性差，输入信号幅值或能量大小直接影响c值的选择，目前没有人能提出一种行之有效的自适应阀值选择方法，并且在实际信号中有用分量幅值、能量大小往往各不相同甚至差别较大，因此采用设置阀值消交叉项容易也将信息项消除；式(b)所示方法有些许改进，但同样幂调节系数的确定没有理论基础，如何根据待分析信号的特征确定幂调节系数有待进一步研究，对使用造成不便，同时存在难于避免的交叉项干扰，往往需要进一步利用滤波等方法对得到的信号进行进一步处理，才能得到便于解读的时频图和谱图。
技术实现思路
为了解决现有技术的不足，本专利技术提供了一种ENPEMF数据的格林函数-SPWVD时频分析方法，可以处理地球天然脉冲电磁场信号数据，获取较为明显的震前时频能量谱的分布异常，得出基于地球天然脉冲电磁场分析孕震信息的有效性，该方法的结构新颖，效果良好，满足科学分析研究的需要，对地震前兆研究以及非平稳信号的研究有积极的意义。本专利技术为解决其技术问题所采用的技术方案是：提供了一种ENPEMF数据的格林函数-SPWVD时频分析方法，包括以下步骤：(1)对原始ENPEMF数据进行平滑压缩预处理；(2)针对步骤(1)中平滑压缩后的ENPEMF数据，采用基于泊松方程的格林函数进行处理，得到格林函数化的ENPEMF数据；(3)对经步骤(2)处理得到的格林函数化的ENPEMF数据，采用平滑伪WVD算法进行扫频处理；(4)对经步骤(3)处理得到的数据，进行时频分析汇总，得出原数据的时间-频率联合分布图。步骤(1)所述平滑压缩预处理采用平方平均算法。步骤(2)所述针对步骤(1)中平滑压缩后的ENPEMF数据，采用基于泊松方程的格林函数进行处理，得到格林函数化的ENPEMF数据，具体包括将基于泊松方程的格林函数正规化，再将平滑压缩后的ENPEMF数据代入正规化后的格林函数得到格林函数化的ENPEMF数据。步骤(3)所述对经步骤(2)处理得到的格林函数化的ENPEMF数据，采用平滑伪WVD算法进行扫频处理，具体过程为：设格林函数化的ENPEMF数据用以下叠加信号形式表示：其中，φ1(t)和φ2(t)为相位；则利用以下公式对格林函数化的ENPEMF数据进行时频分析变换：其中，t和f分别为格林函数化的ENPEMF数据的时域变量和频域变量，是格林函数化的ENPEMF数据在时频和频域的各自成分特点描述；u和τ分别表示格林函数化的ENPEMF数据的时域积分变量和频域积分变量，g(u)和h(τ)为设置的实偶窗函数。实偶窗函数g(u)、h(τ)均采用高斯窗。本专利技术基于其技术方案所具有的有益效果在于：(1)本专利技术充分利用了格林函数的叠加思想：格林函数是表示一种特定的场和产生这种场的源之间的数学物理方程，即当一个源被分解成很多点源的叠加时，如果能知道分解后每个点源产生的场，利用叠加原理就可以求出同样边界条件下任意源的场；本专利技术基于格林函数的叠加思想，将原信号首先经过格林函数分解，能够加强频率的分布效果；再对经格林函数分解后的信号进行SPWVD算法的扫频分解，最后得到原始信号的时间-频率联合分布；(2)本专利技术可以较好的降噪和降低WVD扫频时产生的交叉项，并且结构新颖，步骤简单，在针对大量繁杂地球天然脉冲电磁场(ENPEMF)数据分析时能够提高处理效率，具有良好的应用前景；(3)本专利技术针对特殊的非平稳ENPEMF数据采用平方平均算法进行平滑压缩处理，与算术平均、几何平均、调和平均等平滑压缩处理方法相比，平方平均算法压缩后的数据包络与原数据包络一致性最高，效果最优；(4)经大量仿真实验论证，本专利技术与传统的STFT方法、小波变换(Wavelet)方法相比，能够得到效果最优的时频分布图。附图说明图1是本专利技术的一种ENPEMF数据的格林函数-SPWVD时频分析方法的流程示意图。图2是本专利技术实施例信号G1的FFT频率分布图，其中图2(1)是为时域图，图2(2)为频域图。图3是本专利技术实施例信号G1的STFT时频图。图4是本专利技术实施例信号G1的Wavelet时频图。图5是本专利技术实施例信号G1的WVD时频图。图6是本专利技术实施例信号x1的直接SPWVD时频图。图7是本专利技术实施例信号G1的SPWVD时频图。图8是本专利技术实施例信号G2的FFT频域图。图9是本专利技术实施例信号G2的STFT时频图。图10是本专利技术实施例信号G2的Wavelet时频图。图11是本专利技术实施例信号G2的WVD时频图。图12是本专利技术实施例信号x2直接WVD时频图。图13是本专利技术实施例信号x2直接SPWVD时频图。图14是本专利技术实施例信号G2的SPWVD时频图。图15是本专利技术实施例420CN2AH的FFT时频图。图16是本专利技术实施例420CN2AH的格林函数化后的SPWVD时频图。图17是原始ENPEMF数据1的时间-脉冲数示意图。图18是原始ENPEMF数据1的不同压缩方法处理效果比较示意图。图19是原始ENPEMF数据2的日期-脉冲数示意图。图20是原始ENPEMF数据2的不同压缩方法处理效果比较示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步说明。本专利技术提供了一种ENPEMF数据的格林函数-SPWVD时频分析方法，参照图1，包括以下步骤：(1)对原始ENPEMF数据进行平滑压缩预处理；所述平滑压缩预处理采用平方平均算法，效果最优。如图17至图20所示，给出了两组原始ENPEMF数据用不同的压缩方法处理的效果比较，可以很明显对比出平方平均方法处理得到的数据最接近原始ENPEMF数据的波动韵律，再经过后续步骤进行分析，可以最大程度保证数据有效性。(2)针对步骤(1)中平滑压缩后的ENPEMF数据(即多频信号s)，采用基于泊松方程的格林函数进行处理，得到格林函数化的ENPEMF数据；基于泊松方程的格林函数为：为得到正确结果，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种ENPEMF数据的格林函数‑SPWVD时频分析方法，其特征在于包括以下步骤：(1)对原始ENPEMF数据进行平滑压缩预处理；(2)针对步骤(1)中平滑压缩后的ENPEMF数据，采用基于泊松方程的格林函数进行处理，得到格林函数化的ENPEMF数据；(3)对经步骤(2)处理得到的格林函数化的ENPEMF数据，采用平滑伪WVD算法进行扫频处理；(4)对经步骤(3)处理得到的数据，进行时频分析汇总，得出原数据的时间‑频率联合分布图。

【技术特征摘要】
1.一种ENPEMF数据的格林函数-SPWVD时频分析方法，其特征在于包括以下步骤：(1)对原始ENPEMF数据进行平滑压缩预处理；(2)针对步骤(1)中平滑压缩后的ENPEMF数据，采用基于泊松方程的格林函数进行处理，得到格林函数化的ENPEMF数据；(3)对经步骤(2)处理得到的格林函数化的ENPEMF数据，采用平滑伪WVD算法进行扫频处理；(4)对经步骤(3)处理得到的数据，进行时频分析汇总，得出原数据的时间-频率联合分布图。2.根据权利要求1所述的ENPEMF数据的格林函数-SPWVD时频分析方法，其特征在于：步骤(1)所述平滑压缩预处理采用平方平均算法。3.根据权利要求1所述的ENPEMF数据的格林函数-SPWVD时频分析方法，其特征在于：步骤(2)所述针对步骤(1)中平滑压缩后的ENPEMF数据，采用基于泊松方程的格林函数进行处理，得到格林函数化的ENPEMF数据，具体包括将基于泊松方程的格林函数正规化，再将平滑压缩后的ENPEMF数据代入正规化后的格林函数得到格林函数化的ENPEMF数据。4.根据权利要求1所述的ENPEMF数据的格林函数-SPWVD时频分析方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝国成，杨越，吴敏，赵娟，白雨晓，李颖，
申请(专利权)人：中国地质大学武汉，
类型：发明
国别省市：湖北;42