小波分析在地震P波到时识别中的应用

"小波模极大值方法与地震P波到时的研究，通过消除随机干扰提高识别准确性" 在地震学研究中，地震P波的到时分析是一个关键任务，因为它直接影响地震的精确定位、灾害预警以及地球内部结构的理解。P波作为地震产生的第一波，其传播速度快，因此是地震活动最早的信号。然而，由于地球表面的持续微震以及噪声，准确识别P波到时变得极具挑战性。 传统的P波检测方法，如短时平均与长时间平均值之比，容易受到随机干扰的影响，导致识别精度不高。近年来，三分相方法虽有所改善，但仍存在精度上的局限。 小波模极大值方法因其在时频分析中的优势，成为研究函数突变点的有效工具。在地震P波到时的识别中，小波变换可以揭示信号的局部特征，尤其适用于捕捉短暂且剧烈的变化，如P波的到达。然而，小波变换对随机噪声敏感，因此需要采取策略来减少其影响。 文中提出了一种结合小波模极大值和标准差的方法来消除随机干扰。首先，通过计算标准差来识别并去除那些由随机干扰引起的小波模极大值。接下来，利用窗口能量比因子进一步识别P波到时。这一方法的实证分析显示，相较于传统方法，它能更有效地识别P波到时，提高了识别的准确性。 极大重叠离散小波变换（MODWT）是本文采用的一种特殊形式的小波变换，它克服了离散小波变换在起点选择上的敏感性，并保持了分析的灵活性。MODWT允许连续的时间序列分析，确保小波系数与原始信号在时间上“对齐”，从而更好地追踪信号的变化。 该研究通过结合小波理论和创新的处理步骤，提升了地震P波到时的检测能力，对于地震监测技术的进步和地震预测的准确性具有重要意义。这种方法不仅适用于地震研究，还可能推广到其他领域，如环境监测、信号处理等，以处理类似的问题。