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應用DVV算法分析地震噪聲的線性度

發(fā)布時間:2021-02-08 16:36
  非線性時間序列在日常生活中廣泛存在,信號的非線性度是信號一個重要性質(zhì),近二十年來,國際上一直沒有間斷過對時間序列非線性度的研究。采用非線性動力學指標可以獲得測量序列的非線性度,如關(guān)聯(lián)維數(shù)、Lyapunov旨數(shù)、三階自相關(guān)函數(shù)、NAR模型等,能夠反映待測時間序列的潛在動力學規(guī)律。本文應用延時矢量方差算法度量待測序列的非線性度,以替代數(shù)據(jù)法檢驗時間序列中的非線性成分,可以測量得到較準確的地震噪聲的非線性度。若測量得到的DW散點圖沿對角線分布,則待測序列為線性;若DVV散點圖偏離對角線,則待測序列為非線性時間序列,且偏離對角線的程度越大,其非線性度越大。延時矢量方差算法可以很好地測量出待測序列非線性度,但由于在生成替代數(shù)據(jù)時引入了隨機相位,使得在測量同一序列時會得到不同的DVV散點圖,算法的穩(wěn)定性較差。針對這一問題提出了改進的延時矢量方差算法:1.改進的延時矢量方差算法基于零假設(shè):待測序列是具有常系數(shù)的高斯線性隨機過程經(jīng)過靜態(tài)非線性變換,采用迭代幅度匹配傅里葉方法生成替代數(shù)據(jù)。2.改進的延時矢量方差算法在重構(gòu)相空間時,依據(jù)不同的待測序列確定最佳延遲時間和嵌入維數(shù),重構(gòu)相空間與待測序列的幾何特... 

【文章來源】:吉林大學吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:69 頁

【學位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
目錄
第1章 緒論
    1.1 研究地震噪聲非線性度的背景及意義
    1.2 文章結(jié)構(gòu)安排
第2章 延時矢量方差算法
    2.1 替代數(shù)據(jù)
    2.2 相空間重構(gòu)
    2.3 延時矢量方差算法
第3章 改進的延時矢量方差算法
    3.1 零假設(shè)
    3.3 相空間重構(gòu)
        3.3.1 延時時間
        3.3.2 嵌入維數(shù)
    3.4 C-C算法
    3.5 仿真圖像
        3.5.1 合成時間序列
        3.5.2 實際時間序列
第4章 處理實際地震噪聲
    4.1 數(shù)據(jù)處理
        4.1.1 沙漠地區(qū)
        4.1.2 山地地區(qū)
        4.1.3 林地地區(qū)
    4.2 不同地區(qū)隨機勘探地震噪聲非線性度討論
    4.3 結(jié)果討論
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻
作者簡介
致謝


【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于組合進化算法的混沌時間序列重構(gòu)相空間參數(shù)選取[J]. 龍文,張文專,焦建軍.  中南大學學報(自然科學版). 2013(08)
[2]基于改進相空間加權(quán)局域法的混沌時序預測[J]. 修妍.  軟件. 2013(04)
[3]一種基于Henon映射的圖像加密算法的分析及改進[J]. 平萍,王志堅,許峰,劉鳳玉.  南京理工大學學報. 2012(04)
[4]基于C-C算法的混沌吸引子的相空間重構(gòu)技術(shù)[J]. 胡瑜,陳濤.  電子測量與儀器學報. 2012(05)
[5]應用Henon超混沌系統(tǒng)改進的圖像加密[J]. 樂鴻輝,李濤,石磊.  計算機應用. 2011(07)
[6]基于信息熵優(yōu)化相空間重構(gòu)參數(shù)的混沌時間序列預測[J]. 張春濤,馬千里,彭宏.  物理學報. 2010(11)
[7]一種基于Logistic與Henon混沌系統(tǒng)的彩色圖像加密方法[J]. 陳翎,潘中良.  裝備制造技術(shù). 2010(04)
[8]非線性時間序列的相空間重構(gòu)參數(shù)估計的新算法[J]. 靳伍銀,劉昊,張馳,馮瑞成.  蘭州理工大學學報. 2009(04)
[9]相空間重構(gòu)參數(shù)選擇方法的研究[J]. 謝忠玉,張立.  中國科技信息. 2009(16)
[10]Henon映射的圖像加密新算法[J]. 劉曉克,孫燮華,萬里紅.  中國計量學院學報. 2008(04)

博士論文
[1]癲癇腦電的非線性方法分析[D]. 袁野.吉林大學 2009

碩士論文
[1]基于RBF海雜波微弱目標的檢測與提取[D]. 趙福立.吉林大學 2013
[2]基于L-DVV方法的時間序列非線性度測量方法研究及應用[D]. 程遠林.吉林大學 2013



本文編號:3024221

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