CN103728663B - 一种时频分析方法 - Google Patents
一种时频分析方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN103728663B CN103728663B CN201210392647.4A CN201210392647A CN103728663B CN 103728663 B CN103728663 B CN 103728663B CN 201210392647 A CN201210392647 A CN 201210392647A CN 103728663 B CN103728663 B CN 103728663B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- time
- mrow
- frequency
- gabor
- spwvd
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 25
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 68
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 44
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 26
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 5
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 abstract description 4
- 238000011160 research Methods 0.000 description 4
- 235000019994 cava Nutrition 0.000 description 3
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 3
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 239000011435 rock Substances 0.000 description 2
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 2
- BVKZGUZCCUSVTD-UHFFFAOYSA-L Carbonate Chemical compound [O-]C([O-])=O BVKZGUZCCUSVTD-UHFFFAOYSA-L 0.000 description 1
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 238000003306 harvesting Methods 0.000 description 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000012887 quadratic function Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 230000004304 visual acuity Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
本发明提供了一种时频分析方法，属于地震信号频谱分析领域。所述方法包括以下步骤：(1)输入单个地震道信号u(t)；(2)将u(t)进行Gabor时频处理，获得Gabor时频谱Gabor(t，f)；(3)同时，根据Hilbert变换对u(t)进行复数转换得到复数信号z(t)，然后对复数信号z(t)作指数窗平滑伪Spwvd时频处理，获得Spwvd时频谱Spwvd(t，f)；(4)对Gabor时频谱Gabor(t，f)的振幅数值进行同值化处理，然后将同值化处理后的Gabor时频谱Gabor(t，f)与Spwvd时频谱Spwvd(t，f)进行褶积得到联合时频谱SG(t，f)；(5)输出联合时频谱SG(t，f)。
Description
技术领域
本发明属于地震信号频谱分析领域，具体涉及一种时频分析方法。
背景技术
时频谱分析技术为进行储层预测和油气检测提供了一种新的思路，研究人员可以通过分频数据体来识别地质异常体。地震信号属于非平稳信号，传统的傅里叶变换只能将信号从时域映射到频域，不能有效检测非平稳信号的频率随时间的变化，因此难以分析信号的局部特性。时频分析将一维的时域信号和频域信号映射到二维时频平面上，获得信号的时频分布，从而能在时频域区分并提取信号分量。目前，常用时频分析技术有以下几种：
(1)短时傅立叶变换(Short Time Fourier Transform，STFT)
时频分析的研究始于20世纪40年代。1946年，Gabor提出了Gabor变换。Gabor变换为此后的许多时频分析方法奠定了思路。1947年P.K Poter首次提出了一种实用的时频分析方法--短时傅立叶变换：
其中，w(t)为窗函数，类型有很多，如矩形窗、Hamming窗、Hanning窗、Gauss窗等等。
该方法优点是简单、易于实现，缺点是窗函数类型与长度的选取直接影响时频分辨率。
(2)连续小波变换(Continuous Wavelet Transform，CWT)
1982年，Morlet首次提出小波变换的概念，它不仅继承和发展了短时傅立叶变换的局部化思想，而且克服了其窗口大小不随频率变化且缺乏离散正交基的缺点，公式如下：
其中，为母小波，它满足零均值允许性条件；a为尺度且a>0，τ为时移；为缩放位移后的共轭复数，表达式有无数个。
在连续小波变换中，随着a尺度因子减小，时间分辨率变高，频率分辨率变低，对于分辨相邻高频信息是不利的。因此，可以看出，小波基的种类的选择以及长度的选择直接影响连续小波时频分析效果。
(3)S变换(S-Transform，ST)
1996年，R.G.Stockwell综合短时傅立叶变换和小波变换的特点，提出了一种非平稳信号分析和处理的新方法，即S变换，它是以Morlet小波为母小波的连续小波变换的延伸，公式如下：
但是，在S变换中，窗函数以固定趋势随频率变化，不能根据具体的应用而调整，限制了该方法的应用。
(4)魏格纳-威利分布(Wigner-Ville Dribution，WVD)
早在1932年Wigner就提出了Wigner-Ville分布的概念，直到1948年，Ville将其首先应用于信号分析领域。随后的研究者对其数学理论基础、定义、性质等进行了全面的探讨和研究，使得Wigner-Ville分布成为80年代研究的热点，其公式如下：
魏格纳-威利分布(WVD)算法无时窗限制，本质是函数自相关傅立叶变换，有很好的时频聚焦性，属于双线性时频分布。但是，WVD是二次函数分布，存在交叉项干扰，如信号u(t)由两个单独信号x1(t)、x2(t)组成，则其WVD分布为：
WVDu(t,f)＝WVDx1(t,f)+WVDx2(t,f)+2Re[WVDx1,x2(t,f)] (5)
上式说明了，u(t)的时频谱并不等于x1、x2两者频谱之和，即存在“交叉项”现象。为了消除交叉项影响，20世纪60年代，提出了许多解决方法，如伪Pwvd、平滑Fwvd、平滑伪Spwvd、Cwd分布等等，统称为Cohen类双线性时频分布，这些方法只能够消除一定程度范围内交叉项。
发明内容
本发明的目的在于解决上述现有技术中存在的难题，提供一种时频分析方法，针对指数窗平滑伪SPWVD在消除WVD交叉项时存在拖尾现象，通过与Gabor时频谱褶积，不仅能消除拖尾，同时保持了稳定性，获得高精度时频谱。
本发明是通过以下技术方案实现的：
一种时频分析方法，包括以下步骤：
(1)输入单个地震道信号u(t)；
(2)将u(t)进行Gabor时频处理，获得Gabor时频谱Gabor(t,f)；
(3)同时，根据Hilbert变换对u(t)进行复数转换得到复数信号z(t)，然后对复数信号z(t)作指数窗平滑伪Spwvd时频处理，获得Spwvd时频谱Spwvd(t,f)；
(4)对Gabor时频谱Gabor(t,f)的振幅数值进行同值化处理，然后将同值化处理后的Gabor时频谱Gabor(t,f)与Spwvd时频谱Spwvd(t,f)进行褶积得到联合时频谱SG(t,f)；
(5)输出联合时频谱SG(t,f)。
所述步骤(2)具体如下：
采用下面的公式将u(t)进行Gabor时频处理，获得Gabor时频谱Gabor(t,f)：
其中，w(t)时窗采用高斯窗，设T为窗函数时间长度的一半，公式如下：
所述步骤(3)是这样实现的：
首先采用下面的Hilbert变换公式将u(t)转换为复数信号z(t)：
z(t)＝u(t)+jH[u(t)]
其中，H代表Hilbert变换；
然后采用下面的公式将复数信号z(t)进行基于指数窗平滑伪Spwvd时频处理，获得Spwvd时频谱Spwvd(t,f)：平滑伪Cohen核函数采取指数型简单窗，
Spwvd(t,f)＝∫∫z(t+τ/2)z*(t-τ/2)e-j2πfτ×g(ν)h(τ)dνdτ
其中，z*是z的共轭复数，g(ν)、h(τ)都选取为指数函数：
g(ν)＝exp(-α·ν2)，且α≥0常数
h(τ)＝exp(-β·τ2)，且β≥0常数
其中，α为经验常数，控制着g(ν)大小，β为经验常数，控制h(τ)大小。
所述步骤(4)中的同值化处理具体如下：
给定一个门槛值，当时频谱振幅值小于门槛值时，将时频谱振幅值赋值为0；相反，将时频谱振幅值赋值为1。
所述步骤(4)中是采用下面的公式将Gabor时频谱Gabor(t,f)与Spwvd时频谱Spwvd(t,f)进行褶积的：
与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过本发明，获得的联合时频谱不仅保持了具有平滑伪Spwvd双线性，同时克服了基于指数窗平滑伪Spwvd时频谱“拖尾”缺点，达到了方法的稳定性和实用性，是一种有效的地震信号时频分析方法。
附图说明
图1是本发明时频分析方法的步骤框图。
图2是实施例一中的基于Morlet子波合成地震记录。
图3是实施例一中对图2合成地震记录执行Gabor时频处理得到的时频谱。
图4是实施例一中对图2合成地震记录执行WVD时频处理得到的时频谱。
图5是实施例一中对图2合成地震记录执行指数窗平滑伪Spwvd时频处理得到的时频谱。
图6是实施例一中对图2合成地震记录执行本发明时频处理得到的时频谱。
图7是实施例二中的楔形薄层模型自激自收地震叠加剖面。
图8是实施例二中对图7楔形薄层模型执行Gabor时频处理得到的20Hz分频剖面。
图9是实施例二中对图7楔形薄层模型执行指数窗平滑伪Spwvd时频处理得到的20Hz分频剖面。
图10是实施例二中对图7楔形薄层模型执行本发明时频处理得到的20Hz分频剖面。
图11是实施例三中的不同尺度溶洞缝洞型物理模型叠加剖面。
图12是实施例三中对图11溶洞缝洞型物理模型执行Gabor时频处理得到的25Hz分频剖面。
图13是实施例三中对图11溶洞缝洞型物理模型执行ST时频处理得到的25Hz分频剖面。
图14是实施例三中对图11溶洞缝洞型物理模型执行CWT时频处理得到的25Hz分频剖面。
图15是实施例三中对图11溶洞缝洞型物理模型执行本发明时频处理得到的25Hz分频剖面)
图16是实施例四中的松南火山岩过腰深1井Inline测线偏移剖面。
图17是对图16偏移剖面执行本发明时频处理得到的15～25Hz分频叠加剖面。
图18是对图16偏移剖面执行Gabor时频处理得到的15～25Hz分频叠加剖面。
图19是对图16偏移剖面执行本发明时频处理得到的26～45Hz分频叠加剖面。
图20是对图16偏移剖面执行Gabor时频处理得到的26～45Hz分频叠加剖面。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细描述：
本发明是针对指数窗平滑伪SPWVD在消除WVD交叉项时存在拖尾现象，通过与Gabor时频谱褶积，不仅能消除拖尾，同时保持了稳定性，获得高精度时频谱。本发明提供一种高精度地震信号时频分析方法，该方法包括：
(1)输入单个地震道信号u(t)；
(2)将u(t)进行Gabor时频处理，获得Gabor时频谱Gabor(t,f)；
(3)将u(t)进行基于指数窗平滑伪Spwvd时频处理，获得Spwvd(t,f)；
(4)将Gabor时频谱与Spwvd时频谱褶积，同时要求计算中采取Gabor时频谱振幅值0/1同值化处理；
(5)输出联合时频谱SG(t,f)。
所述步骤(2)具体如下：
采用下面的公式将u(t)进行Gabor时频处理，获得Gabor时频谱Gabor(t,f)：
其中，w(t)时窗采用高斯窗，设T为窗函数时间长度的一半，公式如下：
所述步骤(3)具体如下：
采取复数信号输入，平滑伪Cohen核函数采取指数型简单窗，以消除WVD交叉项，具体公式如下：
Spwvd(t,f)＝∫∫z(t+τ/2)z*(t-τ/2)e-j2πfτ×g(ν)h(τ)dνdτ (8)
其中，复信号z(t)由Hilbertb变换而成：
z(t)＝u(t)+jH[u(t)] (9)
z*是z的共轭复数，g(ν)、h(τ)都选取为指数函数：
g(ν)＝exp(-α·ν2)，且α≥0常数 (10)
其中，α为一个经验常数，控制着g(ν)大小，v为(8)式积分自变量之一；
h(τ)＝exp(-β·τ2)，且β≥0常数 (11)
其中，β为经验常数，控制h(τ)大小，τ为(8)式积分自变量之一。
注意，这里的平滑伪Spwvd时间与频率域窗函数不同于李向阳“地震信号的频谱分析方法及装置”(2010年申请发明专利，申请号201010531211.X)中的高斯窗。
所述步骤(4)具体如下：
将Gabor时频谱与Spwvd时频谱褶积，以消除Spwvd时频谱出现的“拖尾”，获得稳定的联合时频谱。计算时，Gabor时频谱振幅值采取0/1同值化(所谓0/1同值化，给定一个门槛值，当时频谱振幅值小于门槛值时，将时频谱振幅值赋值为0；相反，将时频谱振幅值赋值为1)，具体公式如下：
下面将本发明方法应用分别从合成地震记录、楔型薄层模型、不同尺度缝洞物理模型中，结合附图、与其他常用方法相比较，说明本发明时频谱的特点。同时，通过实际资料时频处理与分析，说明本发明的实用性。
实施例一：
首先，由Morlet子波构建合成地震道，如图2所示。它包含两个组合：三个相邻时间且相同主频20Hz子波；两个相同时间位置且主频分别为20Hz、40Hz。模型设计主要是检测本发明方法的准确性，同时检测时频谱中纵向时间分辨率与横向频率分辨率。
对单道模型数据分别执行Gabor时频处理、WVD时频处理、指数窗平滑伪Spwvd时频处理和本发明时频处理，得到的结果分别如图3至图6所示。
对图3至图6的结果进行比较，可以看出：Gabor时频谱分辨率最低，窗函数类型和长度限制纵横向分辨率；WVD时频谱分辨率最高，但是存在“交叉项”严重干扰；指数窗平滑伪Spwvd时频谱分辨率较高，较好地解决了WVD谱“交叉项”问题，但是出现了“拖尾”新的干扰现象；Spwvd-Gaor联合时频谱保持了平滑伪Spwvd较高时频分辨率，同时克服了平滑伪Spwvd时频谱“拖尾”现象。
实施例二：
建立楔形薄层模型，如图7所示，子波选用雷克子，主频为15Hz。输入模型数据，分别作Gabor时频处理、指数窗平滑伪Spwvd时频处理和本发明时频处理。其分频结果分别如图8至图10所示，分别对应三种方法20Hz单频剖面。
比较图8至图10可以看出，本发明在薄互层地震分频应用中有较高的单频薄层分辨能力。
实施例三：
缝洞型碳酸岩储层研究是中国塔里木地区勘探重点之一，图11是基于缝洞型的非均质性研究物理模型，由不同尺度溶洞组成，地震剖面上显示强振幅。
输入缝洞型模型信号，分别作Gabor时频分布、ST时频分布、CWT时频分布和本发明时频分布，选取25Hz单频剖面进行对比，得到的结果分别如图12至图15所示。
比较图12至图15可以看出，本发明对不同尺度溶洞分频精度较好，溶洞之间区分明显，易于识别，说明了本发明能够提供更精确的缝洞串珠型构造分频属性，有助于复杂含气储层预测。
实施例四：
将本发明应用于松南火山岩储层分频处理与分析中，图16为过腰深1井(注：YS1)Inline测线偏移剖面，目标层位于T4营城组，该处溢流相火山岩发育区，属于高产气井。
对该数据进行分频处理，同时进行单频频段叠加对比与含气分析，其宽频叠加结果如图17至图20所示，其中，图17是对图16利用本发明方法得到的分频15～25Hz的剖面，图18是对图16利用Gabor分频技术得到的分频15～25Hz的剖面，图19是对图16利用本发明方法得到的分频26～45Hz的剖面，图20是对图16利用Gabor分频技术得到的分频26～45Hz的剖面。
相比较常规Gabor变换方法，本发明15～25Hz宽频剖面与26～45Hz宽频剖面过井处对比非常明显，显示出“低频高值”的振幅异常含气特征，而常规Gabor时频分辨率较低，在两个宽频剖面上均出现高振幅值且无差异或无明显异常。说明了本发明提供的高精度分频属性有助于含气性振幅异常分析与预测。
综上所述，本发明Spwvd-Gabor联合时频方法不仅保持了WVD双线性，同时克服了基于指数窗平滑伪Spwvd时频谱“拖尾”缺点，达到了方法的稳定性和实用性，是一种有效的非平稳地震信号时频分析方法。
上述技术方案只是本发明的一种实施方式，对于本领域内的技术人员而言，在本发明公开了应用方法和原理的基础上，很容易做出各种类型的改进或变形，而不仅限于本发明上述具体实施方式所描述的方法，因此前面描述的方式只是优选的，而并不具有限制性的意义。
Claims (4)
1.一种时频分析方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
(1)输入单个地震道信号u(t)；
(2)将u(t)进行Gabor时频处理，获得Gabor时频谱Gabor(t,f)；
(3)同时，根据Hilbert变换对u(t)进行复数转换得到复数信号z(t)，然后对复数信号z(t)作指数窗平滑伪Spwvd时频处理，获得Spwvd时频谱Spwvd(t,f)；
(4)对Gabor时频谱Gabor(t,f)的振幅数值进行同值化处理，然后将同值化处理后的Gabor时频谱Gabor(t,f)与Spwvd时频谱Spwvd(t,f)进行褶积得到联合时频谱SG(t,f)，其中，所述同值化处理具体如下：给定一个门槛值，当时频谱振幅值小于门槛值时，将时频谱振幅值赋值为0；相反，将时频谱振幅值赋值为1；
(5)输出联合时频谱SG(t,f)。
2.根据权利要求1所述的时频分析方法，其特征在于：所述步骤(2)具体如下：
采用下面的公式将u(t)进行Gabor时频处理，获得Gabor时频谱Gabor(t,f)：
<mrow>
<mi>G</mi>
<mi>a</mi>
<mi>b</mi>
<mi>o</mi>
<mi>r</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>,</mo>
<mi>f</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<munderover>
<mo>&Integral;</mo>
<mrow>
<mo>-</mo>
<mi>&infin;</mi>
</mrow>
<mrow>
<mo>+</mo>
<mi>&infin;</mi>
</mrow>
</munderover>
<mi>u</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>&tau;</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mi>w</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>&tau;</mi>
<mo>-</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mi>exp</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mo>-</mo>
<mi>i</mi>
<mn>2</mn>
<mi>&pi;</mi>
<mi>f</mi>
<mi>&tau;</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mi>d</mi>
<mi>&tau;</mi>
</mrow>
其中，w(t)时窗采用高斯窗，设T为窗函数时间长度的一半，公式如下：
3.根据权利要求1所述的时频分析方法，其特征在于：所述步骤(3)是这样实现的：
首先采用下面的Hilbert变换公式将u(t)转换为复数信号z(t)：
z(t)＝u(t)+jH[u(t)]
其中，H代表Hilbert变换；
然后采用下面的公式将复数信号z(t)进行基于指数窗平滑伪Spwvd时频处理，获得Spwvd时频谱Spwvd(t,f)：平滑伪Cohen核函数采取指数型简单窗，
Spwvd(t,f)＝∫∫z(t+τ/2)z*(t-τ/2)e-j2πfτ×g(ν)h(τ)dνdτ
其中，z*是z的共轭复数，g(ν)、h(τ)都选取为指数函数：
g(ν)＝exp(-α·ν2)，且α≥0常数
h(τ)＝exp(-β·τ2)，且β≥0常数
其中，α为经验常数，控制着g(ν)大小，β为经验常数，控制h(τ)大小。
4.根据权利要求1所述的时频分析方法，其特征在于：所述步骤(4)中是采用下面的公式将Gabor时频谱Gabor(t,f)与Spwvd时频谱Spwvd(t,f)进行褶积的：
<mrow>
<mi>S</mi>
<mi>G</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>,</mo>
<mi>f</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mi>S</mi>
<mi>p</mi>
<mi>w</mi>
<mi>v</mi>
<mi>d</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>,</mo>
<mi>f</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&CircleTimes;</mo>
<mi>G</mi>
<mi>a</mi>
<mi>b</mi>
<mi>o</mi>
<mi>r</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>,</mo>
<mi>f</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<msub>
<mo>|</mo>
<mrow>
<mn>0</mn>
<mo>/</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
<mo>.</mo>
</mrow>
1
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201210392647.4A CN103728663B (zh) | 2012-10-16 | 2012-10-16 | 一种时频分析方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201210392647.4A CN103728663B (zh) | 2012-10-16 | 2012-10-16 | 一种时频分析方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN103728663A CN103728663A (zh) | 2014-04-16 |
| CN103728663B true CN103728663B (zh) | 2017-10-20 |
Family
ID=50452814
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201210392647.4A Active CN103728663B (zh) | 2012-10-16 | 2012-10-16 | 一种时频分析方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN103728663B (zh) |
Families Citing this family (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104635264B (zh) * | 2014-08-28 | 2017-03-08 | 中国石油天然气股份有限公司 | 叠前地震数据的处理方法及设备 |
| CN104849754B (zh) * | 2015-05-20 | 2017-06-09 | 中国地质大学（武汉） | 用于金属破裂声发射信号检测的归一化分析方法 |
| CN105629254B (zh) * | 2015-12-24 | 2018-04-20 | 中国人民解放军电子工程学院 | 一种目标微动特征相干激光探测效果量化评价方法 |
| CN107340538B (zh) * | 2016-05-03 | 2019-02-01 | 中国石油化工股份有限公司 | 基于混频处理的储层预测方法和装置 |
| CN107885698B (zh) * | 2017-10-23 | 2020-01-17 | 中国地质大学（武汉） | 一种用于含噪ENPEMF信号的BGabor-NSPWVD三维时频分析方法 |
| CN108168891B (zh) * | 2018-02-26 | 2020-02-07 | 成都昊铭科技有限公司 | 滚动轴承微弱故障信号特征的提取方法及设备 |
| CN112036547B (zh) * | 2020-08-28 | 2023-09-22 | 徐工汉云技术股份有限公司 | 自动特征提取结合lstm的滚动轴承剩余寿命预测方法 |
| CN112282739B (zh) * | 2020-11-18 | 2024-04-30 | 中国石油天然气集团有限公司 | 一种随钻井径测量中的岩屑散射体识别方法 |
| CN114509604B (zh) * | 2022-04-18 | 2022-09-02 | 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 | 一种gis壳体暂态地电位升波形频谱分析方法及系统 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| NO166902C (no) * | 1989-03-17 | 1991-09-11 | Geco As | Fremgangsmaate ved sanntids kontrollsystem for seismisk interferens. |
| CN102466819B (zh) * | 2010-11-03 | 2014-04-16 | 中国石油天然气集团公司 | 地震信号的频谱分析方法及装置 |
-
2012
- 2012-10-16 CN CN201210392647.4A patent/CN103728663B/zh active Active
Non-Patent Citations (6)
| Title |
|---|
| 变窗Gabor变换理论及其在图像处理中的应用;田金文 等;《红外与激光工程》;19980830;第27卷(第4期);1-5,21 * |
| 基于时频重排的地震信号Wigner-Ville分布时频分析;吴小羊 等;《石油地球物理勘探》;20090430;第44卷(第2期);201-205 * |
| 多Chirp成分信号双线性时频分布的交叉项分析;于凤芹 等;《江南大学学报（自然科学版）》;20040228;第3卷(第1期);第1-4页 * |
| 时频分布中交叉项抑制的研究进展;初孟 等;《世界科技研究与发展》;20050831;第27卷(第4期);第3.2节 * |
| 窗函数及其应用;毛青春 等;《中国水运》;20070228;第7卷(第2期);230-232 * |
| 跳频信号的时频分析新方法;冯涛 等;《北京邮电大学学报》;20100630;第33卷(第3期);第10-14页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN103728663A (zh) | 2014-04-16 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN103728663B (zh) | 一种时频分析方法 | |
| Ahrabian et al. | Synchrosqueezing-based time-frequency analysis of multivariate data | |
| Oberlin et al. | Second-order synchrosqueezing transform or invertible reassignment? Towards ideal time-frequency representations | |
| CN112101245B (zh) | 基于频域窗函数的短时傅里叶变换机械冲击特征提取方法 | |
| Li et al. | Succinct and fast empirical mode decomposition | |
| CN105411565A (zh) | 基于广义尺度小波熵的心率变异性特征分类方法 | |
| Tang et al. | Fractional frequency band entropy for bearing fault diagnosis under varying speed conditions | |
| CN111122941A (zh) | 基于Kaiser窗函数改进S变换的电压暂降特征量检测方法、系统及介质 | |
| CN104732076A (zh) | 一种侧信道能量迹特征提取的方法 | |
| CN105137180A (zh) | 基于六项余弦窗四谱线插值的高精度谐波分析方法 | |
| CN105353408A (zh) | 一种基于匹配追踪的Wigner高阶谱地震信号谱分解方法 | |
| CN105467446A (zh) | 基于径向高斯核的自适应最优核时频分析方法 | |
| CN109470135A (zh) | Csamt数据静态校正方法 | |
| CN105307095A (zh) | 一种基于fft的高分辨率音频频率测量方法 | |
| Liu et al. | ESMD-based stability analysis in the progressive collapse of a building model: A case study of a reinforced concrete frame-shear wall model | |
| CN102269803B (zh) | 基于时间延迟的离散频谱低频成分的校正方法 | |
| CN115575707A (zh) | 基于改进fft算法与小波变换结合的谐波检测装置及方法 | |
| CN104730576A (zh) | 基于Curvelet变换的地震信号去噪方法 | |
| CN102928713B (zh) | 一种磁场天线的本底噪声测量方法 | |
| CN105044769B (zh) | 提高地震信号的分辨率的方法 | |
| Yuan et al. | The Msegram: A useful multichannel feature synchronous extraction tool for detecting rolling bearing faults | |
| CN115797335A (zh) | 用于桥梁振动测量的欧拉运动放大效果评估及优化方法 | |
| CN104635264B (zh) | 叠前地震数据的处理方法及设备 | |
| CN107941324A (zh) | 一种消费级惯性传感单元环境噪声的估计方法 | |
| Biao et al. | Rotating machine fault diagnosis by a novel fast sparsity-enabled feature-energy-ratio method |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |