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广义S变换和短时傅里叶变换在地震时频分析领域的比较研究。

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简介:
短时傅里叶变换(STFT)和广义S变换(GST)均已应用于地震时频分析领域,然而,对其在信号分析过程中所展现出的独特特性以及它们之间的差异性进行深入研究的篇幅相对有限。经过对两者的理论公式、所采用的窗口函数,以及它们在实际地震信号处理中的表现进行对比分析后,我们发现:短时傅里叶变换在地震信号分析的整个时频域内呈现出均匀的分辨率特性,整体上具有较强的连贯性,并且缺乏针对性地提升时频分辨率的能力,难以对信号中特定重点观测区域进行精细化的时频分辨率增强;而广义S变换则在处理地震的高频信号时表现出优异的时间分辨率,同时对低频信号具备较高的频率分辨率。此外,通过调整广义S变换参数p的值,可以显著地改变其窗口函数的形状;通过调整λ的值则可以实现窗口形态的微调。 这种窗口函数的灵活调整赋予了广义S变换强大的能力,使其能够对信号的特定区域进行精确的时频聚焦。

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  • 广S信号
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    本研究探讨了广义S变换与短时傅里叶变换在地震信号时频分析中的应用效果,旨在通过对比分析二者特性,为地震信号处理提供更优方法。 短时傅里叶变换(STFT)和广义S变换(GST)在地震时频分析中的应用较为广泛,然而对这两种方法在信号处理过程中的特点及差异的研究相对不足。通过对比二者的理论公式、窗口函数以及实际应用于地震信号的效果发现:短时傅里叶变换在整个时频域保持一致的分辨率,整体性较强,但缺乏针对特定区域提高时间-频率聚焦的能力;而广义S变换则能够在处理高频地震信号时提供更高的时间分辨率,并在低频段表现出较高的频率分辨能力。此外,通过调整参数p和λ值可以显著改变广义S变换窗口函数的形式,实现对信号重点观测区间的精确时间和频率定位,从而增强其分析的灵活性与针对性。
  • 代码.zip_S_S信号_广S_广S代码
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    本资料包含S变换及其在地震信号分析中的应用研究,特别是广义S变换的时频分析方法,并提供相应的MATLAB实现代码。适合科研人员学习和使用。 利用广义S变换求取地震信号的时频谱,参数可调,代码清晰简洁,适用范围广泛。
  • LOFAR_300__辐射_
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    本研究利用LOFAR观测数据,通过短时傅里叶变换进行电磁辐射信号的时频分析,旨在探索宇宙中的射电辐射特性。 对于载频fc为300 Hz、采样频率fs为1024 Hz的舰船辐射噪声信号,采用短时傅里叶变换进行分析以获取其频谱特征。
  • 小波S等方法
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    本文探讨了时频分析领域内的几种关键方法,包括小波变换、S变换以及传统的傅里叶变换。文章深入比较了这些技术的特点与适用场景,并分析它们在信号处理及数据分析中的应用价值。 该程序对雷克子波进行了小波变换、s变换和傅里叶变换的时频分析。
  • (Matlab程序)
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    本项目通过Matlab实现短时傅里叶变换(STFT),进行信号处理中的时频分析,适用于音频等信号的时间和频率特征提取。 时频分析中的短时傅里叶变换在Matlab程序中应用广泛,特别是在地震信号处理方面非常实用。
  • FFT__Python___
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    本资源介绍如何使用Python进行信号处理中的关键步骤——从时域到频域的转换。通过学习傅里叶变换(FFT),掌握在Python中实现时间序列数据向频率表示的转变技巧,适用于音频、电信号等数据分析场景。 FFT是一种将时域信号转换为频域表示的工具,我们使用它对仿真信号进行了测试。
  • 优质
    逆短时傅里叶变换是一种信号处理技术,用于将频域表示转换回时域信号。它是分析音频等非稳态信号的重要工具。 用MATLAB实现的短时傅里叶逆变换可以直接用来处理数据。
  • 优质
    逆短时傅里叶变换是一种信号处理技术,用于将修改过的频域数据转换回时间域信号,广泛应用于音频编辑和语音识别等领域。 短时傅里叶逆变换与短时傅里叶变换互为逆运算,可以互相转换,将一维信号转换为二维时间-频率域信号,便于进行时频分析。
  • S_广_S_S_广S
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    本文探讨了逆S变换及广义S变换在信号处理中的应用,深入研究其时频分析能力,并提出了一种新的广义S逆变换方法。 广义S变换及其逆变换用于对非平稳信号进行时频分析,研究信号的频域特征随时间的变化情况。
  • GST.zip_GST广S_改进型广S_
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    本研究介绍了一种名为GST(广义S变换)的技术及其改进版本,特别适用于信号处理中的时频分析。通过优化原始S变换算法,该方法在保持时间-频率分辨率的同时增强了噪声抑制能力。 广义S变换是用于时频分析的S变换的一种改进形式。