基于递归高通滤波的经验模态分解及其在地震信号分析中的应用

• 作者: 刘代志 刘志刚 李夕海 钱昌松
• 来源期刊: 地球物理学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 经验模态分解 地震信号 递归高通滤波 震相分析
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 所属期刊栏目: 应用地球物理学
• 页码范围: 1215-1225
• 分类号: P315
• 字数: 8257字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0001-5733.2010.05.024

摘要

将地震信号分解成包含频谱互不重叠的单主周期的分量有利于地震信号的分析.分析了经验模态分解(EMD)中模态混叠的内在原因和已有的解决方法,梳理了解决模态混叠的思路框架,进而提出了一种新的基于输入递归高通滤波的EMD算法.首先用递归高通滤波器将信号预分解成频率由高到低的多个分量,实现信号的等价带通滤波,再用EMD对各带通分量按频率高低逐级递归筛分,获得完备的经验模态分量.通过合成信号和地震信号的仿真实验表明,该算法较好地克服了模态混叠,获得了频谱互不重叠的单主周期分量,并成功用于震相分离和分析,为地震信号分析提供了一种新思路.