利用小波包分析进行地震相关热红外辐射异常信息检测
小波包变换压缩与地震数据处理
据 会对 小波 包变换 压 缩产 生什 么影响 等 问题 。将 小波 包 变换 压缩 地震数 据 的结果 与 快速傅 里 叶变
换 压缩 地震数 据 的结果进 行 了对 比 ， 结果 表 明 ： 用 小 波 包 变换 压 缩 地震 数 据 ， 效信 号 的损 失 其 应 有
非常 小 ， 缩 比大 于快 速傅 里 叶变换 的压 缩 比。在 大批 量 地震 数 据 处理 中可 以使 用小 波 包 变换 压 压
１ 小 波 包 变 换 压 缩 地 震 数 据 的实 现
本 文所 讨论 的小 波包 变换压 缩是 应用 二维 小波 包 变换对 地震 数据 进行 压缩 ， 流程如 图 １所示 。 其
进 行 小 波 包 变 换 时 ， 以 相 对 均 方 根 误 差 作 为 是
压 缩 比较 耗 机时 ， 因此 ， 目前 大批量 地震 数据 处理 仍 是 采用快 速傅 里 叶变换压 缩 的方法 。随着处 理器 处 理 速度 的加快 ， 使得 小 波 包 变换 压 缩成 为有 效 的 数
平 面上不 是 固定不 变 的 ， 而是 随频率 的变 化而 变化 。 离散 小波 的多 分辨 分 析＿ ］ ３ 由于 仅对 小 波 分 解后 的 低频 部分 进行再 分 解 ， 因而 不 利 于信 号 的高 频 部 分
① 一① 一 ① ：一 ｚ ：
…・ 一
①【 ， ① … ①
瓯
Ｒ Ｓ（ ） 一 Ｍ Ｐ
（ ） １
√
式 中 ： 为 原 始 信 号 的样 点 值 ； 原 始 信 号 和 重 ｅ为 建 信号样 点 值 的差 值 。
图 １ 地 震 数 据 压 缩 流 程 图
第一 作 者 简 介 ； 江 梅 ， ， 程 师 ， 国地 质 大学 （ 汉 ） 读 硕 士 研 究 生 ， 要 从 事 地 震 数 据 处 理 与分 析 等 综 合 研 究 工 作 。 地 址 ： 东 省 朱 女 工 中 武 在 主 广
地震监测数据预处理与异常检测方法
地震监测数据预处理与异常检测方法地震是一种常见的自然灾害，给人类社会带来了巨大的破坏和损失。
为了准确、及时地监测和预测地震活动，科学家和工程师们采集并分析大量的地震监测数据。
然而，地震监测数据本身具有复杂性和噪声，需要进行预处理，并通过异常检测方法提取有用信息。
地震监测数据预处理是指对原始地震数据进行清洗、滤波和校准等处理，以消除噪声、修正偏差，使得数据能更好地反映地震活动的真实情况。
常见的预处理方法包括低通滤波、高通滤波、平滑滤波和去趋势等。
首先，低通滤波可以去除高频噪声，使得数据更加平滑。
高通滤波则能够去除低频干扰，有效提取地震信号。
其次，平滑滤波可进一步消除数据中的尖锐噪声和异常值。
最后，去趋势操作能够消除数据中的长期漂移，使得数据保持稳定。
这些预处理方法有助于提高地震数据的质量和可靠性，为后续的异常检测奠定良好基础。
异常检测是通过比较地震监测数据的统计特征和模型预测，识别出与正常地震活动不符的异常事件。
常用的异常检测方法包括统计学方法、机器学习方法和时间序列分析方法等。
统计学方法可以通过计算数据的均值、方差等统计指标，来判断其是否与正常情况有显著差异。
机器学习方法利用训练数据集建立地震活动的模型，通过对新数据进行对比，检测出异常事件。
时间序列分析方法通过对地震数据进行分析和建模，检测出偏离模型的异常情况。
这些异常检测方法能够快速、准确地识别地震异常事件，为地震预测和预警提供重要依据。
地震监测数据预处理和异常检测方法在地震监测和灾害预警系统中具有重要作用。
首先，通过预处理能够去除数据中的噪声和偏差，准确地反映地震信息，提高数据的准确性和可靠性。
其次，异常检测方法能够及时发现地震活动中的异常情况，为灾害预警提供重要依据。
例如，在地震预警系统中，当检测到异常地震活动时，可以及时发出警报，提醒人们采取适当的措施，减少地震带来的损失。
然而，地震监测数据预处理和异常检测方法也面临一些挑战。
首先，地震活动具有突发性和不确定性，数据中可能存在多个异常事件，如何准确、全面地捕捉这些异常是一个难题。
小波包去噪在地震信号预处理中的应用
波形 资料 做小 波包 分 析 ，仪器 采用 采样 率 为 １０ ｚ的宽频 带 地震 计 ，图 ３所 示是 原 始地 震 波信 号 ， ０Ｈ
从 图 中可 以看 出 ，地 震波 形 叠加 在 一个 大 幅度 低 频 背 景 噪声 上 ，这样 一 来 就增 加 了震 相 识 别 的难
度。
图 ４是 图 ３所示 方框 内信 号 ，即背 景噪 声 的功率 谱 分布情 况 ，可 以看 出 ，原始 信 号所包 含 的频 率 范 围为 ０ ５ Ｈｚ － ０ ，噪声 信 号频率 成分集 中在 ０８ ｚ以 内 ，为 了去除 这一低 频噪声 ，我们 选用 目前 较 ． Ｈ 为常用的 ｄ ６小 波基对 原 始信号 进行 六层 小 波包分 析 。根 据小 波包 分析 原理 ，理 论 上经 六层 小波 包 ｂ 分析后 会得 到 ６ ４个频带 的信 号 ，他 们将 ０ ５ Ｈｚ 分 为 ６ －０ 均 ４段 ，其 中节 点 （ ，０ ６ ）的频 带 范围为 ０ ～
小波包去噪在 地震信 号预 处理 中的应用
魏 红 梅 ，黄 世 源 ，许 飞
（ 庆市 地 震 局 ，重 庆 ４ １ ４ ） 重 ０ １ ７
摘 要 ：本 文 将 小 波 包 去 噪应 用 于地 震 信 号 的 预 处 理 中 ，并 与 信 号 功 率 谱 分 析 相 结 合 ，取 得 了 良好 的 效 果 。
析 是 一个完 整 的树 状 结构 ，如 图 ２所示 是 三层 小波 包 分解 结构 。将 尺 度 空 间 和小 波 子空 间 用
一
个新 的子 空 间
（ ）统 一 表示 ，则小 波包 ０ ７１
作 者 简 介 ：魏 红 梅 （９ ０ ） １ ８ 一 ，女 ，汉 族 ． 庆 市 合 川 县 人 ． ０ ６ 毕 业 于 重 庆 大 学 ，硕 士． 重 ２０年 现从 事 地 震 预 报 工 作
基于小波分析的电力系统异常检测方法
基于小波分析的电力系统异常检测方法引言：电力系统作为现代社会不可或缺的基础设施之一，其稳定性与可靠性对保障民生和国家发展具有重要意义。
然而，由于电力系统的复杂性和多变性，异常情况的发生时有所闻。
因此，如何有效地检测和诊断电力系统的异常情况成为一个迫切需要解决的问题。
本文将介绍一种基于小波分析的电力系统异常检测方法，以提高电力系统的安全和可靠性。
一、小波分析的基本原理和特点小波分析是一种时频分析方法，通过将复杂的信号分解成时间和频率两个维度上的小波，并对其进行分析和处理。
与传统的傅里叶变换相比，小波分析具有更好的时域局部性和频域精确性，能够更好地揭示信号的瞬态特性和时频特性。
小波分析的基本步骤包括：选择合适的小波基函数，对信号进行小波变换，得到时频表示。
小波变换后的信号可以通过阈值处理、滤波等方式进行异常检测。
二、1. 数据采集与预处理首先，需要采集电力系统各个节点的相关数据，包括电流、电压、功率等参数。
这些数据可以通过传感器等设备进行实时采集。
然后，对采集得到的数据进行预处理，如去除噪声、滤波等，以提高数据的质量和准确性。
2. 小波分析与特征提取将预处理后的电力系统数据进行小波分解，得到不同尺度和频率的小波系数。
根据不同的应用需求，可以选择不同的小波基函数和分解层次。
然后，从小波系数中提取有用的特征，如能量、平均值、方差等，来描述信号的时频特性。
3. 异常检测与诊断通过设定合适的阈值或使用统计方法，对提取得到的特征进行异常检测。
当特征值超过设定的阈值或与历史数据相比发生显著变化时，即可判断为异常情况。
对于检测到的异常情况，可以进行进一步的诊断和分析，确定异常的具体原因和影响。
三、案例分析与实践应用1. 案例背景以某电力系统的实际运行数据为例，通过基于小波分析的异常检测方法进行分析，以验证该方法的有效性。
2. 实验步骤首先，对采集得到的电力系统数据进行预处理，如去除噪声、滤波等。
然后，选择适合电力系统特征的小波基函数和分解层次，进行小波分解。
利用小波包变换对地震信号进行时频分析时小波基函数的选取
利用小波包变换对地震信号进行时频分析时小波基函数的选取作者：曾宪伟,赵卫明,师海阔,李自芮来源：《地震研究》2010年第04期摘要:通过比较几种不同的小波基函数的幅频特性,并利用不同的小波基函数对模拟地震记录进行时频分析,以期找到可以更为准确地描述地震信号时频特性的小波基函数。
结果表明:利用dmey小波基函数可以更为准确地描述模拟地震信号的时频变化特征,因此,利用小波包变换对地震信号进行时频分析时选取dmey小波基函数较为合适。
关键词:小波基函数;时频分析;小波包;地震信号中图分类号:P315.63 文献标识码:A 文章编号:1000-0666(2010)04-0323-0 引言小波分析方法是一种窗口面积固定但其形状可以改变,即时间窗和频率窗都可以改变的时频局域化分析方法(飞思科技产品研发中心,2005)。
换句话说,小波变换具有弹性的时频窗,即在低频时小波变换的时间分辨率较低,而频率分辨率较高;在高频时小波变换的时间分辨率较高,而频率分辨率较低,因而小波变换可以保证时域分辨率和频域分辨率在各自需要的范围都达到很高的精度。
另外,由于小波变换可以采用频域紧支的小波基,因此很大程度上可以避免出现频率之间交叉泄漏的现象(曹晖等,2004)。
小波分析中所用的小波函数具有多样性,可以选择非正交小波、正交小波、双正交小波,甚至线性相关的小波(崔岩飞,李晋平,2003),且应用不同的小波基函数解决同一个问题会得到不同的结果,所以在小波分析方法处理信号的实际应用中(刘希强等,1998,2000;林大超等,2002;裴韬等,2004;陈顺云等,2006;曾宪伟等,2008),小波基函数选取是否合适,将对信号处理结果的分析和理解产生直接影响,所以对小波基函数的选取是处理和分析信号前必须要做的一项工作。
在不同的应用领域,小波基的选取标准不同,即使在同一应用领域,小波基的选取也没有统一的标准。
本文通过比较几种常见小波基函数的幅频特性,并利用不同的小波基函数对模拟地震记录进行时频分析,以期给出可以准确地描述地震信号时频特性的小波基函数。
基于小波包分析的辐射源特征提取和识别算法
（ 西安 电子科技 大 学 电子 工程 学 院，陕 西 西安 ７０ ７） １０ １
摘 要 ：提 出了一种 基 于小 波 包的 变换 方 法。 该方 法通 过对 不 同脉 内调制 方 式进行 频 带能 量 的提取 。并 引入 支持 向量 机 来完成 对辐 射 源的 分类 。该 小波 包变换对信 号 局部 的 时频特 征具
１１ 小 波变换 ．
小 波 变 换 是 由法 国科 学 家 Ｍｏｌｔ １８ 年在 ｒ 于 ９４ ｅ
进 行 地震数 据 分析 时提 出 的 。他 在分 析 地震 波 局 部 信 号 时 ，发 现 传 统 的傅 里 叶 变 换 难 以达 到要 求 ，从 而引人 了小 波概 念 。 小 波变 换 与短 时傅里 叶变换 一样 ，属于 时频 分 析 方 法 中 的 一 类 分 析 方 法 。即 核 函 数 分 解 法 （ｔｍ ｃ ｅｏ ｐ ｓ ｉｎ Ｄ ，也 就 是 线 性 时 频 描 ａｏ ｉ ｄ ｃｍ ｏｉｏ ，Ａ ） ｔ
Ｖ０． ２ Ｎ ． ０ １ ｏ１ １ Ｏｃ．２ １ ｔ ＯＯຫໍສະໝຸດ ２ ｌ 年 ｌ 月 ＯＯ Ｏ
振荡性 、速降性 、带通性 ，在 定义 域 内是 紧支 撑
的。
（） ３ ：将 各 个频 带 的信 号 能量 组 成特 征 向量 ，
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定 义 ：设 ｛ ｝是 由式 （ １ ）给 出的小 波 函
第 ｌ卷 ２
第 １ 期 ０
Ｖｏ． ２ Ｎｏ １ １ ．０ １
Ｏｃ ．２ Ｏ ｔ Ｏ１
２ １ 年 ｌ 月 ００ ０
ｄ ｉ ０３ ６ ／ｉ ｎ１ ６ － ７ ５ ０ ０１ ．２ ｏ： ．９ ９ ．ｓ ．５ ３ ４ ９ ． １ ． ０ ７ １ ｊｓ ２ ０
基于小波包分析 的辐射源特征 提取和识别算法
如何利用小波变换进行异常检测
如何利用小波变换进行异常检测引言：在现代社会，异常检测在各个领域中都起到了至关重要的作用。
异常检测的目标是从大量数据中找出与正常模式不符的异常点或异常行为，以便及时采取措施进行干预和修正。
小波变换作为一种有效的信号处理工具，被广泛应用于异常检测领域。
本文将介绍如何利用小波变换进行异常检测，并探讨其在实际应用中的优势和挑战。
一、小波变换概述小波变换是一种信号分析方法，能够将信号分解成不同频率的成分，从而揭示出信号的时频特性。
与傅里叶变换相比，小波变换具有更好的时域分辨率和频域分辨率，能够更精确地描述信号的瞬时特征。
小波变换通过将信号与一组基函数进行卷积运算，得到信号在不同尺度和位置上的分解系数，从而实现信号的多尺度分析。
二、小波变换在异常检测中的应用1. 异常检测的基本思想异常检测的基本思想是将待检测的信号与正常模式进行比较，通过测量它们之间的差异来判断是否存在异常。
小波变换可以将信号分解成不同尺度的成分，这为异常检测提供了一种新的思路。
通过比较信号在不同尺度上的小波系数，可以捕捉到不同尺度上的异常变化，从而实现对异常的检测和定位。
2. 小波变换的优势相比于其他信号处理方法，小波变换具有以下优势：（1）多尺度分析：小波变换可以将信号分解成不同尺度的成分，从而能够捕捉到信号在不同时间尺度上的变化。
这对于异常检测来说非常重要，因为异常往往表现为在不同时间尺度上的异常变化。
（2）时频局部化：小波变换具有良好的时域分辨率和频域分辨率，能够更精确地描述信号的瞬时特征。
这使得小波变换在异常检测中能够更准确地定位异常点或异常行为。
（3）自适应性：小波变换的基函数可以根据信号的特性进行选择和调整，从而能够适应不同类型的信号和异常模式。
这使得小波变换在不同应用场景中都能够发挥良好的效果。
3. 小波变换在异常检测中的挑战尽管小波变换在异常检测中具有很多优势，但也面临一些挑战：（1）基函数选择：小波变换的效果受到基函数选择的影响。
小波分析在地震资料处理中的运用
小波分析在地震资料处理中的运用摘要:小波分析降噪方法具有自适应和多分辨分析的特点,在时频两域都具有表征信号局部特征的能力的特点,被誉为“数学显微镜”,是一种窗口大小固定不变,但其形状可以改变的时频局部化分析方法。
本文从介绍小波分析的发展简史开始,简述小波分析的基本原理,主要包括数据去噪和数据压缩两个方面,在数据去噪中总结目前比较常用的去噪方法及其原理,从而比较各自的优缺点。
在数据压缩中讨论数据压缩的原理及方法,主要是冗余压缩和熵压缩两种,在允许失真的情况下,说明小波变换在地震数据的压缩处理中有比较好的压缩效果。
关键词:小波函数傅里叶变换地震资料数据去噪数据压缩1 小波发展史小波理论的兴起,得益于其对信号的时域和频域局域分析能力及其对一维有界函数的最优逼近性能,也得益于多分辨率分析概念,以及快速小波变换的实现方法。
第一个正交小波基是由Haar在1910年提出的,它就是人们熟知的Haar正交基,Haar正交基是以一个简单的二值函数作为母小波经平移和伸缩而形成的。
其后,1936年,Littlewood和Paley对傅立叶级数建立了二进制频率分量分组理论(L-P理论);1952年至1962年,Calderon 等人将L-P理论推广到高维,建立了奇异积分算子理论;1965年,Calderon发现了著名的再生公式,给出了抛物型空间上H1的原子分解;1974年,Coifman实现了对一维空间和高维空间的原子分解;1976年,Peetre在用L-P理论对Besov空间进行统一描述的同时,给出了Besov空间的一组基。
1981年,Stromberg对Haar系进行了改进,证明了小波函数的存在性。
1984年,Morlet在分析地震波数据的局部性质时,发现用傅立叶变换难以达到要求,因此引入小波的概念应用于信号分析中,并用一种无限支集的非正交小波分析地震数据,这是第一次真正意义上提出了小波的概念。
随后,Grossman和Morlet一起提出了确定小波函数伸缩平移系的展开理论。
基于小波包变换的爆破地震波时频特征提取及分析
波不 同频带下小波包系数 的衰减规律 。在此基础上通过研究场地介质对爆破振动分量的动态 响应衰减作用 ， 析形成爆 分
破地震波多频带特征的机理 。 关键词 ：爆炸力学 ， 爆破地震波 ， 小波包变换 ， 特征 提取 ， 时频分析 ， 主振频带 中图分类号 ：Ｔ ２ ５ １ Ｄ３． 文献标识码 ：Ａ
１ 爆破振动试验数据的时频特征分析
爆破地震波是炸 药在岩土介质 中爆炸后 ， 其一部 分能量使周 围介质引起扰动 ， 形成地震 波。地震波从 爆源向外传播 ， 到达地表时引起地 面的震动 ， 其强度随 着传 播距 离 的增 加而 减弱 ｊ。 对爆破地震波在各种介 质中传播特性及规律 的研 究 ， 用小 型爆 破 试 验 和 现 场 实测 日前 仍 是 一 种 有 效 采 的手段 ， 过实 测数据 的整 理 和统 计 ， 以 回归 拟合 出 通 可 适用 于特 定地 区和 爆 破 形式 的经 验 公 式 ， 预 测 和 计 供 算爆破 振 动之用 。 本 次爆 破试 验 场 地 为 微 风 化 的 花 岗 岩石 ， 孔孔 炮 径 ７ ｍ 孔深 ５ 采 用 乳 化 炸 药 ， 密 实偶 合 装 药 。 ６ ｍ， ｍ， 为 测点共 四个 ， 各点与爆源呈直线排列， 测试场地布置示 意图如 图 】 所示 。
维普资讯
２０ ０ ） １０７
（ 解放军理工大学工程兵工程学院 ， 南京
摘 要 为了研究爆破地震波振动分量的传播规律， 在微风化花岗岩石场地进行了孑径为 ７ｒ 孔深为５ ｍ的 Ｌ ６ ｍ， ａ ａ ｒ
单孔和单段多孔爆破试 验 ， 获得该场地爆破地震波加速度衰减规律 ， 加速度衰减 系数为 ｋ： ９ ， ３６ ８ ＝２０ ６ 并研究 出该 ．４ ，
小波分析在地震信号处理中的研究
小波分析在地震信号处理中的研究一、引言地震是自然界中最猛烈的力量之一，而地震信号的分析与处理是地震学领域内最重要的工作之一。
传统的地震信号处理方法中，常用的包括峰值振幅、FFT等，但随着科技的不断进步和理论的不断深入，新的地震信号处理方法也逐渐被引入其中，其中小波分析便是其中之一。
在本文中，将对小波分析在地震信号处理中的研究进展作一概括性的介绍。
二、小波分析简介小波分析（Wavelet Analysis）自上世纪90年代以来被广泛应用于信号分析领域。
它是一种新型的时频分析方法，与传统的傅里叶分析有所不同。
小波分析的主要优势在于能够分析不同时间尺度下的信号变化规律，因此被广泛应用于地震信号处理领域中。
三、小波分析在地震信号处理中的应用1、小波包分析小波包分析（Wavelet Packet Analysis）是小波分析的一种扩展形式。
相对于小波分析，小波包分析的优势在于可以更加精确地刻画时频特征，因此被广泛应用于地震信号处理中。
在地震信号处理中，小波包分析可以通过将信号分解成不同频带的小波包，再对这些小波包进行处理和重构，从而获取更加精准的信号特征。
2、小波去噪地震信号通常会受到各种噪声的干扰，因此在处理地震信号时，除了要对信号本身进行分析外，还需要对噪声进行处理。
小波去噪法（Wavelet Denoising）应用较为广泛，其主要原理是通过小波分析将地震信号与噪声分离，进而进行噪声抑制，从而获取更加准确的地震信号特征。
3、小波包分析在地震信号挖掘中的应用小波包分析在地震信号处理中也应用较多，主要是在地震信号挖掘中。
传统的地震信号挖掘方法往往会遇到准确性与实时性等问题，而小波包分析则可以通过数据集成和自动化分析等手段，提高地震信号挖掘的准确性与实时性。
四、小波分析在地震信号处理中的优势相对于传统的地震信号处理方法，小波分析在地震信号处理中有较为明显的优势，主要表现在以下几个方面：1、时频分辨率更高小波分析能够通过分解多个频带来增加时频分辨率，从而更加准确地描述信号的变化规律。
小波变换在红外图像处理中的应用
小波变换在红外图像处理中的应用红外图像处理是一门应用广泛的技术，它可以用于夜视、医学诊断、军事侦察等领域。
而在红外图像处理中，小波变换是一种常用的方法。
小波变换可以将信号分解成多个不同频率的子信号，从而更好地提取图像中的特征信息。
本文将探讨小波变换在红外图像处理中的应用。
首先，小波变换可以用于红外图像的去噪。
红外图像通常受到噪声的干扰，影响了图像的清晰度和细节。
而小波变换可以将图像分解成不同频率的子图像，通过滤波器对每个子图像进行处理，从而去除噪声。
例如，可以使用小波阈值去噪方法，将小于某个阈值的小波系数置零，从而实现去噪效果。
通过去除噪声，红外图像的质量得到了提升，更好地展示了图像的细节和特征。
其次，小波变换可以用于红外图像的边缘检测。
边缘是图像中的重要特征之一，可以用于目标检测和图像分割等任务。
而小波变换可以通过对图像进行高通滤波来提取边缘信息。
具体而言，可以通过选择合适的小波基函数和尺度参数，对红外图像进行多尺度分解，然后提取每个尺度下的高频信息，即边缘信息。
通过对这些边缘信息进行合并和增强，可以得到更准确的边缘检测结果。
此外，小波变换还可以用于红外图像的特征提取。
红外图像中包含了丰富的信息，如温度分布、目标形状等。
而小波变换可以通过对图像进行频域分析，提取出不同频率的特征信息。
例如，可以使用小波包变换对图像进行分解，得到不同频率的子图像，然后提取每个子图像的统计特征，如均值、方差等。
通过这些特征，可以对红外图像进行分类和识别，实现目标检测和目标跟踪等应用。
最后，小波变换还可以用于红外图像的增强和重建。
红外图像通常受到光照条件、传感器噪声等因素的影响，导致图像的质量下降。
而小波变换可以通过对图像进行分解和重构，实现图像的增强和重建。
具体而言，可以通过选择合适的小波基函数和尺度参数，对红外图像进行分解，然后根据需要对每个尺度下的子图像进行增强和重构。
通过这种方式，可以提高红外图像的清晰度和对比度，使得图像更易于观察和分析。
无损检测技术中的热波红外检测方法
无损检测技术中的热波红外检测方法热波红外检测方法在无损检测技术中具有广泛应用。
该方法利用红外辐射测量目标物体的表面温度分布，以识别和评估目标物体中的缺陷和异常。
本文将介绍热波红外检测方法的原理、应用领域及其优势。
热波红外检测方法基于物体局部能量吸收或热扩散的差异来发现缺陷。
通常，在这种检测方法中，一个短脉冲激光器用于产生一个瞬时的热脉冲，这个热脉冲会导致目标物体表面温度的瞬时增加。
然后，一台红外热像仪会记录下目标物体表面的温度变化，并生成一个热图。
通过对热图进行分析，可以识别出目标物体中的缺陷位置。
热波红外检测方法被广泛应用于材料科学、工程建筑、航空航天、电子设备等领域。
在材料科学中，热波红外检测方法可以用于材料的质量控制和缺陷检测。
例如，通过检测材料中的裂纹、夹杂物或气孔等缺陷，可以确定材料的可靠性和性能。
在工程建筑领域，热波红外检测方法可用于检测建筑物的热漏损和能量损耗问题，从而改善建筑物的能源效率。
在航空航天行业，该方法可以用于飞机的结构监测、引擎部件的性能评估以及防止航空器事故的发生。
在电子设备领域，热波红外检测方法可以用于检测电子器件的热效应，从而提高电子设备的可靠性和性能。
热波红外检测方法具有许多优势，使其成为无损检测技术中的重要方法之一。
首先，该方法是非接触式的，无需直接接触目标物体，因此不会对目标物体造成任何伤害。
其次，热波红外检测方法可在实时和非破坏性条件下对目标物体进行检测。
这意味着它可以在生产线上进行连续监测，提高生产效率。
此外，该方法对大部分材料都适用，并且在不同环境条件下仍能保持较高的检测准确性。
最后，热波红外检测方法可以提供高分辨率的温度图像，使得用户可以清晰地观察到目标物体的温度分布情况。
虽然热波红外检测方法在无损检测技术中具有广泛应用，但也存在一些局限性。
首先，该方法对于目标物体的厚度和热导率较高的材料会产生一定的限制。
其次，环境温度和湿度对于检测结果也会产生一定的影响。
如何使用小波变换进行信号突变检测
如何使用小波变换进行信号突变检测信号突变检测是一项重要的信号处理技术，它可以帮助我们分析和理解信号中的突变事件。
而小波变换作为一种常用的信号分析方法，可以在信号中提取出各种频率的成分，因此被广泛应用于信号突变检测中。
首先，我们需要了解什么是信号突变。
信号突变是指信号在某一时刻发生了突然的变化，这种变化可以是幅度的突变，也可以是频率的突变。
例如，当我们在分析股票市场的价格变化时，突然出现的大幅波动就可以看作是信号的突变。
而在地震监测中，地震信号的频率突变也是一种常见的现象。
小波变换可以将信号分解成不同频率的成分，从而帮助我们发现信号中的突变事件。
具体来说，小波变换将信号分解成多个尺度的小波函数，每个小波函数对应一定频率范围内的信号成分。
通过对这些小波函数进行分析，我们可以得到信号在不同频率范围内的能量分布情况，从而判断信号是否发生了突变。
在使用小波变换进行信号突变检测时，我们首先需要选择合适的小波基函数。
小波基函数的选择应根据具体的信号特点来确定。
常用的小波基函数有Haar小波、Daubechies小波、Morlet小波等。
不同的小波基函数对信号的分解效果不同，因此我们需要根据实际情况选择适合的小波基函数。
选择好小波基函数后，我们可以利用小波变换将信号分解成不同尺度的小波系数。
小波系数表示了信号在不同频率范围内的能量分布情况。
通过对小波系数的分析，我们可以发现信号中的突变事件。
在进行信号突变检测时，我们通常会对小波系数进行阈值处理。
阈值处理可以将小波系数中的噪声和干扰滤除，从而提高信号突变的检测效果。
常用的阈值处理方法有硬阈值和软阈值。
硬阈值将小于某一阈值的小波系数置零，而软阈值则将小于阈值的小波系数进行衰减。
通过调节阈值的大小，我们可以控制信号突变的检测灵敏度。
除了阈值处理，我们还可以利用小波包变换来进一步提高信号突变的检测效果。
小波包变换是小波变换的一种扩展形式，它可以将信号分解成更多尺度的小波函数。
基于小波包分析的人造地震波合成及应用
ｐｉｔ ｕｊｃ ｉ ｔ ｉｌ ｎ ｎｅ ｎ ． ｔｐｉａ ｒ ｌ ｅｉ ｕ ｏ ｓｉ ｉ ｍ ｔ ｎ Ｈ ｒ， ｒ ｇ ｔ ｍ ｔ ｇ ｏ ｕ ｏ ｂｅｔ ｎ ｈ ｃ ｉｅｇ ｅｒ ｇ Ｉ ｒ ｒ ｐｏ ｅ ｉ ｔ ｐ ｔ ｆ ｅ ｍ ｃ ｏｏ ． ｅ ｔ ｏ ｈａ ｅ ｐ ｎ ｔ ｎｓ ｅ ｖ ｉ ｉ ｓ ｍ ｙ ｂ ｍ ｓｈ ｎ ｓ ｉ ｅ ｈ ｕ ｔ ｉ ｔｐ
题 ， 地震 动 的时频 （ 率 随 时 问 变化 ） 而对 频 特性 关 注 较少 ， 成人造 地 震加 速 度 时 程 与实 际 地 震记 录 的 造
不一致 性 。
为 了考 虑 地 震 动 的强度 非 平 稳特 性 ， 直接 的 最
方法 是三 角级 数法 ， 的基 本 思想 是 用 一 组 三角 级 它
加速度时程 。验证 了该方法 的可行性和精确性 。 关键词 ： 地震加速度 ； 反应谱 ；小波包分析 ； 分解 ； 重构
中 图 分 类 号 ： ６ １４４ Ｐ３ ．１ 文献标识码 ： Ａ 文 章编 号 ： ６２ １４ （０ １Ｏ— ０５— ０ １７— １４２ １） １ ０ １ ４
Ｃｏ ｐ ｕ ｄ ａ ｄ Ａｐ ｉａ ｉｎ ｆＡｒｉ ｃａ ｅｓ ｉ ａ ｅ ｍ ｏ ｎ ｎ ｐｌ ｔｏ ｏ ｔ ｉｌＳ ｉｍ ｃ Ｗ ｖ ｃ ｉ ｆ
基 于 小 波 包 分 析 的 人 造 地 震 波 合 成 及 应 用
张镭于 ，刘立健 刘 召河２ 王美丽 ， ，
（ ． 事 交 通 学 院 基 础 部 ， 津 ３０６ ； ． 后 军 事交 通 运 输 研 究 所 科 技 处 ，天 津 ３０ ６ ） １军 天 ０ １１ ２ 总 ０ １１
摘
应谱 在周期 ２ｒｏ 处 超过 目标值 Ｓ （７ ｃ ） ｒ ￣ ／ ｒ２ｒｏ 的超越 ／
基于小波互相关的微地震信号检测方法研究
DOI:10.14075/j.jgg.2019.09.021
大地测量与地球动力学 JournalofGeodesyandGeodynamics
Vol.39 No.9 Sep.,2019
文 章 编 号 :1671-5942(2019)09-0982-05
基于小波互相关的微地震信号检测方法研究
ML4.8地震 后 30 min的 波 形 进 行 检 测 测 试,共 发 现 11 个 微 地 震 事 件,并 给 出 其 检 测 台 站 的 P 波 到 时 结 果。 与中国地震台网中心地震统一编目结果对比 发 现,无 漏 检、错 检,P 波 到 时 结 果 相 差 基 本 在 1s之 内,认 为 将
关技术的微地震波形自动检测方法,利用复 Morlet小 波 在 特 定 尺 度 上 对 地 震 波 形 进 行 变 换 ,分 析 其 相 位 角 相 关 性 ,设 置 合 理 的 相 似 度 阈 值 ,自 动 检 测微地震。
1 基本原理
由于 Morlet小 波 采 用 时 域 窗 面 积 最 小 的 高 斯窗 函 数,时 域、频 域 局 部 化 性 能 都 很 好,对 称 性 也较好,故本文选 用 该 小 波 作 为 母 小 波 进 行 地 震 信号 检 测。 地 震 信 号 f (x)的 连 续 小 波 变 换 CWT[14]为 :
冯雪玲1 刘东亚1 李志海1
1 新疆维吾尔自治区地震局,乌鲁木齐市北京南路42号,830011
摘 要:提出一种基于小波互相关技术的微 地 震 信 号 自 动 检 测 方 法,利 用 复 Morlet小 波 在 特 定 尺 度 上 对 地
震波形进行变换,分析其相位角相关性,设置合理的相似度 阈 值 自 动 检 测 微 小 地 震。 对 2018-05-01 新 疆 昌 吉
基于小波包降噪结构地震响应研究
由图 ２ 可得 降噪前后该地震波 的最 大频 率没有发生改变 ， 约 为 ３ ｚ降噪去除 了地震波 中高频 噪声 干扰信 号。 ｌＨ ，
３１ 小波包降噪效 果分析 ． 从仿真数据 （ ３ 可以看 出， 图 ） 地震波 降噪前后地震 响应 变化都很小 ，经降噪处理后 的时程 曲线 比降噪前更为光 滑 ，
可见降噪后 的地震波对结构地震响应影响较小 ， 但经降噪处
理后的地震波能提高地震响应 精度。 分析 不同小波基的结构
图 ２ 降噪前后 日 Ｃｅ ｔ ｎｒ ｏ地震波功率谱 比较 ３ 算例分析
地震 响应 （ １可 知 ， 表 ） 小波包 降噪处理后 顶层最 大位 移 、 顶 层最大加速度 和最大层 间位 移相差都很 小 ，除 ｈａ 小 波基 ａｒ
小 波分析作 为一种时一 频分析方法 ， 服了傅里 叶分析 克
．
其 中 ￡为真 实信 号 ，（） ） ｅ 为噪 声 ，（） ｓ 为含 噪 声 的信 号。 我们 的目的就是要将信号 ｓｆ中的噪声 ｅ 对真实信号 （） （）
，） （ 的影响减小到最小的程度。在地震波中噪声成分一般为 高频信号 ， 降噪过程可按如下方式处理 。
２３ ・ ７
・
２０ ０ ８年第 ４期
甘肃水利水 电技术
第４ ４卷 表 １ 不 同小波基下 的结构地 震响应
解 系数 的收缩方 法进行降 噪。对 比图 １ 可以看出 ， 降噪处理 后的地震波波形 明显光滑 。然后 ， 对降噪处理前后 的地震波 进 行快速傅立叶变换 （ Ｆ Ｆ ｒ变换 ）得到它们的功率谱 （ ２ ， ， 图 ）
合 适 小 波 函数 及 其 基 函数 。现 选 用 降 噪 过 程 中 常 用 Ｄ ｕｅｈｅ 小 波 函数 （ｂ ａｂｃ ｉ ｓ ｄ ２基 ） Ｅ ｅｔ 对 １Ｃ ｎｒ ｏ地震 波 （ 南北 方 向） 进行小 波包 降噪处理（ １ 。 图 ）
基于小波分析的不确定数据流异常数据检测
基于小波分析的不确定数据流异常数据检测摘要：针对数据流高速、无限连续和动态不确定性等特点，从提高不确定数据流数据管理能力的角度来解决不确定数据流中异常数据识别问题。
首先采用小波分析，将连续数据流流量数据的高频与低频分量分离；其次，结合不确定数据流聚类方法找出数据中的异常点。
仿真实验证明，该检测方法能够良好地适应数据流的不确定性，在一定条件下可获得相当好的检测效果。
关键词：不确定数据流；小波变换；异常检测；多分辨率分析0 引言在不确定数据流(uncertain data stream)模型中，数据到达速度极快、数据规模极大，仅能够开发一次扫描算法，使用有限内存在线计算查询结果，目前不确定数据流已经成为人们的研究热点。
传统异常数据检测算法不适合不确定数据流中异常数据的检测，这些算法只考虑和数据流中确定性成分相结合，并提高异常数据的检测精度，但忽略了无限连续的高速不确定数据流在有限的计算空间内如何识别的问题，使得传统方法无法检测异常数据或需要改进。
本文提出一种基于小波分析的不确定数据流异常检测方法，该方法充分考虑了数据流的无限连续性和不确定性，同时在计算资源受限情况下自适应地平衡检测计算代价与检测精度。
1 不确定数据流的异常数据检测模型1.1 不确定数据流的小波分析本文主要研究无限连续的不确定数据流，其包含的不确定元组以数据点概率模型描述。
在该模型中，元组的属性值确定，而存在性不确定，用一个之间的概率值表示。
由于不确定数据流具有非线性及强绕动性，本文采用小波变换来满足自适应时变信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节以识别不确定数据流中异常数据。
定义1.1 无限连续的不确定数据流是一个由相互独立的k维不确定元组构成的序列，S(t)={(w1(t)，p1)，(w2(t)，p2)，……，(w n(t)，p n)}，其中w i(t)为t时刻第i个元组的值，p i 为该元组的存在概率且0≤p i≤1。
设时间函数S(t)∈L2(R),引入窗口函数ψa,b(t)1|a|ψ(t-ba，并定义小波变换Wψf(a,b)=1|a|∫+∞-∞f(t)ψ*(t-ba)dt（1）其中，a∈R且a≠0；a为尺度因子，表示与频率相关的伸缩，b 为时间平移因子，当a0=2，b0=1时，式（1）为S(t)的二进小波变换。
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摘 要
研 究表 明很 多地 震 前后 存在 明 显 的 热 红 外 辐 射 异 常 ． 响 地 物 热 红 外 辐 射 信 息 的 因 素 很 多 ， 影 而地 震 相 关 的
热红 外辐 射 异 常是 强 干扰 背 景 下 的 弱 信 息 ， 以 简单 地 将 其 提 取 出 来 ． 文 将 地 震 相 关 的 热 红 外 辐 射 异 常 作 为 一 种 难 本 事件 性 的 信号 分析 ， 过 小波 包分 析 将 热红 外辐 射 信 息 的 时 间 序 列 分 解 成 不 同频 带 的 信 号 ， 过 分 析 各 频 带 信 号 能 通 通 量 的 变化 规 律 进 行 事件 性 信 号检 测 ． ０ ５ １ ２ ０ 年 １月 ２ ６日九 江 地震 、０ ６年 ４月 ２ ２０ １日堪 察 加 地 震 和 １ ９ ９ ８年 ８月 ２ 日 ７ 伽 师地 震 的研 究 结 果表 明 ， 波 包 分析 能 有 效检 测 这 种 事 件 性 信 号 ， 时 显 示 这 种 事 件 性 信 号 与 地 震 活 动 之 间 关 系 小 同
的机 理 和 时 空 演化 特 征 是 进 一 步 研 究的 重 点 ．
关键 词 热 红 外 辐 射 异 常 ， 波 包 分 解 ， 量 变化 ， 件 性 信 号 小 能 事
中图分类号 Ｐ ３ ，３ ５ ６ １ Ｐ １ 文 献 标 识 码 Ａ 文 章 编 号 １ ０ － ９ ３ ２ ０ ） ２ ０ ６ — ７ ０ ４ ２ ０ （ ０ ８ ０ － ３ ８０
Ｗ ＡＮＧ —ｉ ＣＨＥＮ ｉｈ ａ ， ＫＡＮＧ ｕ —ｉ， Ｚ ＡＮＧ ａ 。 Ｙａ ｌ ， Ｇｕ— ｕ Ｃｈ ｎ ｌ Ｈ Ｑｆｎ
（ ． Ｃｈ ｎ ｒｈ ｕ ｅＮｅｗｏ ｋ ｎ ｅ １ ｉａＥａ ｔ ｑ ａｋ ｔ ｒ ｓＣｅ ｔｒ，Ｃｈ ｎ ｒｈ ｕ ｋ ｉａ Ｅａ ｔ ｑ ａ ｅａｄｍｉｉｔａｔｏ ｎ ｓｒ ｉｎ，Ｂｅｊｎ １ ０ ４ Ｃｈ ｎ ｉｉｇ ０ ０ ５， ｉａ：
Ａｂ ｔａ ｔ Ｆｏｒ ｅ ｅ ｅ ｒ ｈ ｓ ｈ ｓｒ ｃ ｍ ｒ ｒ ｓ ａ ｃ ｅ ｓ ｏｗ ｈａ ｔ ｒ ａ－ｎｆａ ｅｄ ａ ａ ｉ ｎｏ ｍ ｉｙ ｃ ｎ ｅ ｏ ｅ ｖ ｂｅｏｒ ｒ ｆ ｅ ａ ｔ ｔ ｔ ｈｅ ｍ ｌｉ ｒ ｒ ｒ ｄｉｔｏｎ ａｂ ｒ ｔ ａ ｂ ｂｓ ｒ ｅｄ ｆ ｅ ｏ ａ ｔ ｒ ｅ ｒｈ— ｑｕ ｋｅ ． Ｔ ｈ ｈｅ ｍ ａ－ｎｆａ ｅ ａ ｉ ｔｏｎ ｏｆｅ ｔ ｕｒａ ｅ ｉ ｏｍ ｐ ｅ ｆｍ ａ ｌｍ ｅ ｓ，ａ ｈｅ ｅ ｒｈｑｕ ｋｅ ｒ ｌ ｔ ｄ ｉ — ａ ｓ ｅ ｔ ｒ ｌｉ ｒ ｒ ｄ ｒ ｄ ａ ｉ ａｒｈ ｓ ｆ ｃ ｓ ｃ ｏｓ ｄ ｏ ｎｙ ｅｅ ｎｔ ｎｄ ｔ ａ ｔ ａ －ｅ ａ ｅ ｎ ｆ ｍ ａ ｉ ｎ ｉ ａ ｓｇｎ ｌｉ ｔ ｔｏｎ ｂ ｃ ｇｒ ｕｎｄ ｎｏｉｅ Ｓ ｔｉ ｅ ｙ ｄ ｆｉｕｌ ｏ ｅ ｔ ａ ｔｉ ｉｈ ｓｍ ｐ ｅ ｍ ｅ ｈｏ ｏｒ ｔｏ ｓ ａ ｗｅ ｋ ｉ ａ ｎ ｈｅ ｓ ｒ ｇ ａ ｋ ｏ ｓ ． ｏ ｉ ｓ ｖ ｒ ｉｆｃ ｔ ｔ ｘ ｒ ｃ ｔｗ ｔ ａ ｉ ｌ ｔ ｄ ｍ ｅ ｉ ｅ ｏｍ ｅ ｒ ｓ ａｒ ｈ ｓ Ｗ ｅ ｄ ａ ｉｈ ｔ ｓ ｋ ｎ ａｒｈｑ ｋｅ ｒ ｌ ｔ ｄ ｉ ｏｒ ａ ｉ ｓ ａｐａ ｏｘｙ ｍ ａ ｉ ａ１ Ｔｈｅ ｎｔｏｎ ｄ ｂｙ ｓ ｅ ｅ ｃ ｅｒ ． ｅ ｌｗ ｔ ｈｉ ｉ ｄ ｏｆｅ ｔ ｕａ －ｅ ａ ｅ ｎｆ ｍ ｔｏｎ ａ ｒ ｓ ｌｓｇｎ ． ｗ ａ ｅ ｅ ａ ｋｅ ｅ ｏ ｐｏｓｔｏ ｗ ａ ｓ ｄ ｔ ｎ ｙ ｅ ｈｅ ｔｍ ｅ ｓ ｒｅ ｆ ｔ ｒ ａ—ｎｆａｒ ｄ ｒ ｄａｔｏ ｖ ｌ ｔｐ ｃ ｔｄ ｃ ｍ ｉｉｎ ｓ ｕ ｅ ｏ ａ ａｌｚ ｔ ｉ ｅ ｉｓ ｏ ｈｅ ｍ ｌｉ ｒ ｅ ａ ｉ ｉｎ， ｔ ｏ ｐｌｃ ｔ ｄ ｅ ｅ ｈｅ ｃ ｍ ｉａ ｅ ｌ—
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第 ２３卷
第 ２期
地
球
物
理
学
进
展
Ｖｏ ． ３ Ｎｏ ２ １２ ．
Ａ ｐｒ ． ２ ８ ００
２０ ０ ８年 ４月 （ 码 ： ６ ￣ ３ ４ 页 ３８ ７）
ＰＲ０ ＧＲ ＥＳＳ Ｉ Ｎ Ｇ Ｅ０ＰＨ Ｙ ＳＩ ＣＳ
利 用 小 波 包 分 析 进 行 地 震 相 关 热 红 外 辐 射 异 常信 息 检 测
Ｅａ ｔ ｑｕ ｋ － ｅ ａ ｅ ｈｅ ｍ ａ －ｎｆ ａ ｅ ｂ ｒ ｉｙ ｒｈ ａ ｅｒ ｌｔｄ ｔ ｒ ｌｉ ｒ ｒ ｄ ａ ｎｏ ｍ ｔ － ｄ ｔ ｃ ｉ ｎ ｗｉｈ ｗａ ｅ ｅ ａ ｋ ｔ ｄ ｃ ｍ ｐ ｓ ｔｏ ｅ ｅ ｔｏ ｔ ｖ ｌ ｔ ｐ ｃ ｅ ｅ ｏ ｏ ｉｉ ｎ
王亚丽 ， 陈桂华 ， 康春丽 ， 张 倩。
（ ＿中 国地 震 台 网 中心 ， 京 １０ ４ ； ２ 中 国地 震 局地 质研 究 所 ， 京 １ ０ ２ ； １ 北 ００ ５ ． 北 ０ ０ ９ ３ ．中 国 科学 院 地理 科 学 与 资 源研 究 所 ， 京 １ ０ ０ ） 北 ０ １ １
２ ｎｔｔｔ ｆ Ｇ ｏｏ ｙ， ｈ ｎ ａ ｔ ｑ ａ ｅＡｄ ｎ ｓｒ ｔ ｎ ．Ｉ ｓｉ ｅ ｅ ｌｇ Ｃ ｉ ａＥ ｒ ｕ ｋ ｍｉｉｔａｉ ，Ｂｅ ｉｇ １ ０ ２ ，Ｃ ｉａ ｕ ｏ ｈ ｏ ｉ ｎ ０ ０ ９ ｈｎ ； ｊ ３ ｎ ｔ ｕ ｅ ｆ Ｇ ｏ ｒ ｐ ｉ ｌ ｃｅ ｃｓａ ｄ Ｎａ ｕ ａ ｓ ｕ ｃ ｓ ｓａ ｃ Ｃ ．Ｉ ｓｉ ｔ ｅ ｇ ａ ｈ ｃ ｉｎ ｅ ｎ ｔ ｒ ｌ ｔ ｏ ａ Ｓ Ｒｅｏ ｒｅ ｅ ｒ ｈ， ＡＳ， ｉｉ ｇ １ ０ ０ ，Ｃ ｉ ａ Ｒｅ Ｂｅ ｎ ０ １ １ ｈ ｎ ） ｊ