第二章 地震信号的频谱分析练习题

第二章地震信号的频谱分析练习题

一、名词解释

1．离散付氏变换——

2．时间域——

3．频率域——

4．褶积——

5．离散褶积——

6．互相关——

7．自相关——

8．离散互相关——

9．离散自相关——

10．采样间隔——

11．频率——

二、填空题

1．一个谐振动是由____________、_________和_________三个量确定的改变其中的任一个量，振动波形都会发生改变。

2．描述滤波器的特性有两种方式，在时间域用____________响应描述滤波器的特性；在频率域，则用________________响应描述滤波器的特性。

3．由时间域函数到频率域的变换称为________________由频率域到时间域的变换称为________________。

4．滤波器的输出信号，等于滤波器的_____________和_____________的褶积。

5．理想低通滤波器，适用无________________干扰，而________________干扰较严重的地区。

三、选择题

1．一个地震信号，?用它的振幅值随时间变化的关系表示出来这种表示叫做（）表示．

A）波数域B）频率域C）时间域

2. 数字滤波有两个特点一是( ),二是有限性.

A）连续性B）离散性C）可控性

3. 用反子波和地震记录作褶积,就得到( ).

A）波阻抗B）地震子波C）反射系数

四、简答与计算

1．若脉冲g1(t)的谱为G1(f),而脉冲g2(t)=g1(at), a 为常数，试求g2(t)的谱G2(f),并分析

其结果的物理意义。

答：

2. 什么叫采样定理？

答：

3. 褶积运算的物理实质是什么？

答：

4. 为什么说大地对地震波有低通滤波作用？

答：

5.采样定理怎样描述?什么是折迭频率和假频?如何克服假频?

答：

用频谱分析仪测量通信信号

用频谱分析仪测量通信信号 一、GSM信号的测量 现代高度发达的通信技术可以让人们在地球的任意地点控制频谱分析仪，因此就更要懂得不同参数设置和不同信号条件对显示结果的影响。 典型的全球移动通信系统(GSM)的信号测量如图1所示，它清楚地标明了重要的控制参数设置和测量结果。IFR2399型频谱分析仪利用彩色游标来加亮测量区域，此例中，被加亮的测量区域是占用信道和上下两个相邻信道的中心50kHz频带。 显示的水平轴(频率轴)中心频率为900MHz，扫频频宽为1MHz，而每一小格代表l00kHz。顶部水平线表示0dBm，垂直方向每一格代表10dB。信号已经被衰减了10dB，测量显示的功率电平已考虑了此衰减。 图1 GSM信道带宽显示和功率测量 GSM是以两个25MHz带宽来传送的：从移动发射机到基站采用890MHz到915MHz，从基站到移动接收机采用935MHz到960MHz。这个频带被细分为多个200kHz信道，而第50个移动发送信道的中心频率为900MHz，如图1所示。该信号很明显是未调制载波，因为它的频谱很窄。实际运用中，一个GSM脉冲串只占用200kHz稍多一点的信道带宽。 按照GSM标准，在发送单个信道脉冲串时，时隙持续0.58ms，而信道频率以每秒217次的变化速率进行慢跳变，再加上扫频仪1.3s的扫描时间，根据这些条件可以判定这是一个没有时间和频率跳变的静态测试，没有迹象表明900阳z的信号是间断信号。 为了保证良好的清晰度，选用1kHz的分辨带宽(RBW)滤波器。较新的频谱分析仪中的模拟滤波器的形状系数(3dB：60dB)为11，意思是60dB时滤波器带宽(从峰值衰减60dB)是3dB时滤波器带宽(从峰值衰减3dB)的11倍，即11kHz比1kHz。 与此相比，数字滤波器的形状系数还不到5。例如一个3dB带宽为50kHz的带通滤波器，其60dB带宽只有60kHz，这几乎是矩形通带。它保证在计算平均功率时只含有50kHz以外区域很小一点的功率。作为对比，如果分辨带宽RBW50kHz，使用前面提及的模拟滤波器而不是数字滤波器，其60dB带宽将为550kHz。 标记1处的信号电平是4.97dBm。为了使噪声背景出现在屏幕上，显示轨迹线已向上偏移了10dB(在图中不易察觉)，这是由于信号峰值被预先衰减10dB使其不超过顶部水平线，这也是信号峰值读数比参考电平高的原因。 图中，主信道功率(CHP)读数为7.55dBm，与峰值(标记1处)的读数4.978m不一致，其原因就是主信道功率是在50kHz测量带宽内计算的，而标记1的读数是峰值。公式1定义了在整个带宽内计算主信道功率的方法。 其中， CHPwr：信道功率，单位dBm CHBW：信道带宽 Kn：噪声带宽与分辨带宽之比 N：信道内象素的数目 Pi：以1mW为基准的电平分贝数(dBm)

地震相定义、划分、识别及特征

地震相 通过层序的划分，可以大致确定不同类型的砂岩储集体在纵向上发育的有利层位。通过对有利层序内地震相的研究，可以确定砂岩储集体的沉积相及横向的分布范围，从而为砂岩储层的综合预测奠定基础。 一、地震相分析 （一）地震相概念 地震相是沉积相在地震剖面上表现的总和，是由沉积环境（如海相或陆相）所形成的地震特征，是指一定面积内的地震反射单元，该单元内的地震属性参数与相邻的单元不同.它代表产生其反射的沉积物的岩性组合、层理和沉积特征。 （二）地震相分析 地震相分析就是在划分地震层序的基础上，利用地震参数特征上的差别，将地震层序划分为不同的地震相区，然后作出岩相和沉积环境的推断。用来限定地震相单位的基本参数是那些涉及层系内部的反射形态和层系本身的几何外形的有关参数，目前在地震相分析中使用的地震反射参数及其地质解释如下: （1）反射结构:反射结构反映层理类型、沉积作用、剥蚀和古地貌以及流体类型。 （2）地震相单元外形和平面组合:不同沉积环境下形成的岩相组合有特定的层理模式和形态模式，导致反射结构和外形的特定组合，从而反映沉积环境、沉积物源和地质背景。（3）反射振幅:反射振幅与波阻抗差有关，反映界面速度一密度差、地层间隔及流体成分和岩性变化。大面积的振幅稳定揭示上覆、下伏地层的良好连续性，反映低能级沉积；振幅快速变化，表示上覆和（或）下伏地层岩性快速变化，是高能环境的反映。 （4）反射频率:反射频率受多种因素的影响，如地层厚度、流体成分、埋深、岩性组合、资料处理参数等。视频率的快速变化往往说明岩性的快速变化，因而是高能环境的产物。 （5）同相轴连续性:它直接反映地层本身的连续性，与沉积作用有关。连续性越好，表明地层越是与相对较低的能量级有关；连续性越差，反映地层横向变化越快，沉积能量越高。（6）层速度:层速度反映岩性、孔隙度、流体成分和地层压力。 由于同一地震相参数的变化可以由多种地质作用产生，因此地震相分析具有明显的多解性。但是既然地震相是沉积相的反映，地震相必然能够反映储集体或油气储集相带（刘震，1997）。 二、地震相划分标志 （一）外部几何形态 外部形态是一个重要的地震相标志。不同的沉积体或沉积体系，在外形上是有差别的，即使是相似的反射结构，因为外形的不同，也往往反映了完全不同的沉积环境。 目前常见的外部形态（图1）包括席状、席状披盖、楔形、滩形、透镜状、丘 形和充填型等。 1.席状 席状反射是地震剖面上最常见的外形之一，其主要特点是上下界面接近平行，厚度相对稳定。席状相单元内部通常为平行、亚平行或乱岗状反射结构，可代表深湖、半深湖等稳定沉积环境和滨浅湖、冲积平原等不稳定沉积环境。

对正弦信号的采样频谱分析.doc

H a r b i n I n s t i t u t e o f T e c h n o l o g y 课程设计 课程名称：课程设计2 设计题目：对正弦信号的抽样频谱分析院系：电子与信息工程学院 班级：0805203 设计者：褚天琦 学号：1080520314 指导教师：郑薇 设计时间：2011-10-15 哈尔滨工业大学

一、题目要求： 给定采样频率fs，两个正弦信号相加，两信号幅度不同、频率不同。要求给定正弦信号频率的选择与采样频率成整数关系和非整数关系两种情况，信号持续时间选择多种情况分别进行频谱分析。 二、题目原理与分析： 本题目要对正弦信号进行抽样，并使用fft对采样信号进行频谱分析。因此首先对连续正弦信号进行离散处理。实际操作中通过对连续信号间隔相同的抽样周期取值来达到离散化的目的。根据抽样定理，如果信号带宽小于奈奎斯特频率（即采样频率的二分之一），那么此时这些离散的采样点能够完全表示原信号。高于或处于奈奎斯特频率的频率分量会导致混叠现象。设抽样周期为TS(抽样角频率为ωS)，则 可见抽样后的频谱是原信号频谱的周期性重复，当信号带宽小于奈奎斯特频率的二分之一时不会产生频谱混叠现象。 因此，我们对采样频率的选择采取fs>2fo,fs=2fo,fs<2fo三种情况进行分析。对信号采样后，使用fft函数对其进行频谱分析。为了使频谱图像更加清楚，更能准确反映实际情况并接近理想情况，我们采用512点fft。取512点fft不仅可以加快计算速度，而且可以使频谱图更加精确。若取的点数较少，则会造成频谱较大的失真。 三、实验程序： 本实验采用matlab编写程序，实验中取原信号为 ft=sin(2πfXt)+2sin(10πfXt)，取频率f=1kHz，实验程序如下： f=1000;fs=20000;Um=1; N=512;T=1/fs; t=0:1/fs:0.01; ft=Um*sin(2*pi*f*t)+2*Um*sin(10*pi*f*t); subplot(3,1,1); plot(t,ft);grid on; axis([0 0.01 1.1*min(ft) 1.1*max(ft)]); xlabel('t'),ylabel('ft'); title('抽样信号的连续形式'); subplot(3,1,2); stem(t,ft);grid on; axis([0 0.01 1.1*min(ft) 1.1*max(ft)]); xlabel('t'),ylabel('ft');

地震相的识别剖析

通过层序的划分，可以大致确定不同类型的砂岩储集体在纵向上发育的有利层位。通过对有利层序内地震相的研究，可以确定砂岩储集体的沉积相及横向的分布范围，从而为砂岩储层的综合预测奠定基础。 一、地震相分析 （一）地震相概念 地震相是沉积相在地震剖面上表现的总和，是由沉积环境（如海相或陆相）所形成的地震特征，是指一定面积内的地震反射单元，该单元内的地震属性参数与相邻的单元不同.它代表产生其反射的沉积物的岩性组合、层理和沉积特征。 （二）地震相分析 地震相分析就是在划分地震层序的基础上，利用地震参数特征上的差别，将地震层序划分为不同的地震相区，然后作出岩相和沉积环境的推断。用来限定地震相单位的基本参数是那些涉及层系内部的反射形态和层系本身的几何外形的有关参数，目前在地震相分析中使用的地震反射参数及其地质解释如下: （1）反射结构:反射结构反映层理类型、沉积作用、剥蚀和古地貌以及流体类型。 （2）地震相单元外形和平面组合:不同沉积环境下形成的岩相组合有特定的层理模式和形态模式，导致反射结构和外形的特定组合，从而反映沉积环境、沉积物源和地质背景。 （3）反射振幅:反射振幅与波阻抗差有关，反映界面速度一密度差、地层间隔及流体成分和岩性变化。大面积的振幅稳定揭示上覆、

下伏地层的良好连续性，反映低能级沉积；振幅快速变化，表示上覆和（或）下伏地层岩性快速变化，是高能环境的反映。 （4）反射频率:反射频率受多种因素的影响，如地层厚度、流体成分、埋深、岩性组合、资料处理参数等。视频率的快速变化往往说明岩性的快速变化，因而是高能环境的产物。 （5）同相轴连续性:它直接反映地层本身的连续性，与沉积作用有关。连续性越好，表明地层越是与相对较低的能量级有关；连续性越差，反映地层横向变化越快，沉积能量越高。 （6）层速度:层速度反映岩性、孔隙度、流体成分和地层压力。 由于同一地震相参数的变化可以由多种地质作用产生，因此地震相分析具有明显的多解性。但是既然地震相是沉积相的反映，地震相必然能够反映储集体或油气储集相带（刘震，1997）。 二、地震相划分标志 （一）外部几何形态 外部形态是一个重要的地震相标志。不同的沉积体或沉积体系，在外形上是有差别的，即使是相似的反射结构，因为外形的不同，也往往反映了完全不同的沉积环境。 目前常见的外部形态（图1）包括席状、席状披盖、楔形、滩形、透镜状、丘 形和充填型等。 1.席状 席状反射是地震剖面上最常见的外形之一，其主要特点是上下界

实验报告三.信号的频谱分析

实验三 信号的频谱分析 时间：第 周 星期 节 课号： 院系专业： 姓名： 学号： 座号： ============================================================================================ 一、实验目的 1、观测周期矩形脉冲的频谱特性； 2、掌握对信号振幅频谱的顺序分析法——外差法； 二、实验预习 1、占空比%100%100??=?= f T ττ ，其中τ是正脉冲信号的脉冲宽度。 2、熟悉实验指导书第20页图1-26外差法原理 a 、()t f sn 为被测的矩形脉冲信号（矩形脉冲信号的频率为f ），其中包含的基波分量的频率为 ；二次谐波的频率为 ；n 次谐波的频率为 ； b 、L f 为本振信号（是一个正弦波）。为保证被测信号()t f sn 和本振信号通过混频器后的差频信号的频率为1KHz 。L f 的频率为 。 三、实验内容 (一) 测试KHz f 20=，脉宽s μτ10=，幅度为mv 800峰峰值的矩形正脉冲的频谱。 1、在实验箱上接好线路（注意正负12伏电源均接上） 2、输入信号的设置: )(t f sn ：mv KHz f 800V s 1020P -P S ===，，μτ的正脉冲，由信号源A 路输出。 L f ：其频率先从KHz 21开始，依次改变至KHz 41，KHz 61，……KHz 201，其幅度均为 成 绩 指导教师 批阅日期 t T τ

mv V P P L 600=-的正弦信号，由信号源B 路输出。 3、在L f (由信号源B 路输出)各频率点附近进行微调，使示波器上显示的输出波形最好，波形的峰峰值为最大； 记下此时信号源B 路输出频率值(即L f 实测值)和示波器上波形的峰峰值。完成表1-3-1内容的测试。 表格中：sn f 为L f 实测值减KHz 1的频率值。n C 为示波器上对应于各频率分量的峰峰值。 (二) 测试KHz f 100=，脉宽s μτ2=，幅度为mv 800峰峰值的矩形正脉冲的频谱。完成表1-3-2内容的测试。 表1－3－1 L f 理论值 (KHz ) L f 实测值(KHz ) (KHz)sn f (mv) n C 表1－3－ 2 L f 理论值 (KHz ) L f 实测值(KHz ) (KHz)sn f (mv) n C 4、实验过程中的故障现象及解决方法。

paradigm-地震相分析工具stratimagic流程

Stratimagic地震相分析软件简易流程 Stratimagic地震相分析软件介绍 概述 stratimagic是帕拉代姆公司推出的专门用于岩性解释、油藏描述、地震相分析的软件包。它运用人工神经网络分析技术，统计聚类的分级分类技术、主组分分析（PCA）技术，以及层位尖灭识别等先进的技术和方法对地震属性及所反映的地质特征进行分析解释，利用Stratimagic软件可以实现地震道、多属性数据体以及变时窗/深度和等时窗/深度的层段内的地震相自动划分，地质相分层曲线约束下的微相划分，研究其与地质相的关系以及与岩石物性的关系，可以帮助我们从一个新的角度去进行储层预测和油藏描述，突破了只能进行构造解释的常规的地震解释模式。地震相自动划分技术的应用，使得解释人员摆脱了手工解释繁重的工作负担，使地震相划分更具有客观性。 Stratimagic地震相分析软件以其独一无二的专利技术和容易使用的特点，已成为石油天然气工业进行地震相分析的先进的商用软件。目前该软件最新版本是帕拉代姆公司于2006年释放的Stratimagic3.1。 一、 Stratimagic软件的基本方法原理 1、地震信号的分类 地震解释不仅仅是构造圈闭解释，而且要进行岩性和油藏特征描述，是一个从层位图到油藏特征描述的过程，要利用沉积学知识将井信息和可用模型与地震数据联合使用，确定地震与岩石地球物理特性的关系。 在使用Stratimagic之前，有两种地震属性方法用于油藏特征描述。 1、首先计算多种层段属性，进行井资料、沉积模型与属性成果图的对比分析，一般情况下也只有3到4种属性匹配较好。 2、通过地震反演获得波阻抗数据体。这里假设井资料完全代表着所含的地质信息的差别，而且没有考虑其它的地质相变化的存在。在上面处理中丢失了两个基本信息：即地震信号的总体变化和这种变化的分布规律。 没有地震信号的总体变化的知识，很难给出井位置的地震信号变化的可靠评

基于MATLAB的地震数据的分析

基于MATLAB的地震数据的分析 孙玉柱冯光房桂梅 摘要：地震波原始数据中存在的干扰信号，会影响震相分析的准确性。为了滤除干扰信号，对地震波原始信号进行了频谱分析，给出了一种基于MATLAB的FIR数字滤波器的优化设计方案，将其用于地震波数据的分析中，并进行了仿真分析。仿真结果表明，FIR数字滤波器对地震波原始信号进行滤波处理后，提高了震相分析的准确性，得到了理想的效果，达到了预期的目的。 关键词：MATLAB；FIR数字滤波器；优化；滤波 the Analysis of Earthquake Data Based on MATLAB SUN Yuzhu,FENG Guang,FANG Guimei Abstract: The interference that existed in the earthquake data will affect the accuracy of the seismic phase analysis. In order to filter the disturbance signal, this paper carries out spectrum analysis of the earthquake data, proposes an optimum design method for FIR digital filter based on MATLAB and applies it to the analysis of earthquake data. After the filter of the noise jamming, the true information of the earthquake wave is clearly reflected. The simulation results manifest that it can

用FFT对信号作频谱分析 实验报告

实验报告 实验三：用FFT 对信号作频谱分析 一、 实验目的与要求 学习用FFT 对连续信号和时域离散信号进行谱分析的方法，了解可能出现的分析误差及其原因，以便正确应用FFT 。 二、 实验原理 用FFT 对信号作频分析是学习数字信号处理的重要内容，经常需要进行分析的信号是模拟信号的时域离散信号。对信号进行谱分析的重要问题是频谱分辨率D 和分析误差。频谱分辨率直接和FFT 的变换区间N 有关，因为FFT 能够实现的频率分辨率是2π/N ，因此要求2π/N 小于等于D 。可以根据此式选择FFT 的变换区间N 。误差主要来自于用FFT 作频谱分析时，得到的是离散谱，而信号（周期信号除外）是连续谱，只有当N 较大时，离散谱的包络才能逼近连续谱，因此N 要适当选择大一些。 三、 实验步骤及内容（含结果分析） （1）对以下序列进行FFT 分析： x 1(n)=R 4(n) x 2(n)= x 3(n)= 选择FFT 的变换区间N 为8和16两种情况进行频谱分析，分别打印出幅频特性曲线，并进行讨论、分析与比较。 【实验结果如下】： n+1 0≤n ≤3 8-n 4≤n ≤7 0 其它n 4-n 0≤n ≤3 n-3 4≤n ≤7 0 其它 n

实验结果图形与理论分析相符。（2）对以下周期序列进行谱分析： x4(n)=cos[(π/4)*n]

x5(n)= cos[(π/4)*n]+ cos[(π/8)*n] 选择FFT的变换区间N为8和16两种情况进行频谱分析，分别打印出幅频特性曲线，并进行讨论、分析与比较。 【实验结果如下】： （3）对模拟周期信号进行频谱分析： x6(n)= cos(8πt)+ cos(16πt)+ cos(20πt) 选择采样频率Fs=64Hz，FFT的变换区间N为16、32、64三种情况进行频谱分析，分别打印出幅频特性曲线，并进行讨论、分析与比较。 【实验结果如下】：

频谱分析仪和信号分析仪的区别

在实验室和车间最常用的信号测试仪器是电子示波器。人的思维对时间概念比较敏感,每时每刻都与时域事件发生联系,但是信号往往以频率形式出现,用示波器观察最简单的调幅载波信号也不方便,往往显示载波时看不清调制仪,屏幕上获得的是三条谱线,即载频和在载频左右的调制频。调制方式越复杂,电子示波器越难显示,频谱分析器的表达能力强,频谱分析仪是名副其实的频域仪器的代表。沟通时间一频率的数字表达方法就是傅里叶变换,它把时间信号分解成正弦和余弦曲线的叠加,完成信号由时间域转换到频率域的过程。 早期的频谱分析仪实质上是一台扫频接收机,输入信号与本地振荡信号在混频器变频后,经过一组并联的不同中心频率的带通滤波器,使输入信号显示在一组带通滤波器限定的频率轴上。显然,由于带通滤波器由无源元件构成,频谱分析器整体上显得很笨重,而且频率分辨率不高。既然傅里叶变换可把输入信号分解成分立的频率分量,同样可起着滤波器类似的作用,借助快速傅里叶变换电路代替低通滤波器,使频谱分析仪的构成简化,分辨率增高,测量时间缩短,扫频范围扩大,这就是现代频谱分析仪的优点了。 矢量信号分析仪是在预定,频率范围内自动测量电路增益与相应的仪器,它有内部的扫频频率源或可控制的外部信号源。其功能是测量对输入该扫频信号的被测电路的增益与相位,因而它的电路结构与频谱分析仪相似。频谱分析仪需要测量未知的和任意的输入频率,矢量信号分析仪则只测量自身的或受控的已知频率;频谱分析仪只测量输入信号的幅度(标量仪器),矢量信号分析仪则测量输入信号的幅度和相位(矢量仪器)。由此可见,矢量信号分析仪的电路结构比频谱分析仪复杂,价位也较高。现代的矢量信号分析仪也采用快速傅里叶变换,以下介绍它们的异同。 频谱分析议和FFT颁谱分析议 传统的频谱分析仪的电路是在一定带宽内可调谐的接收机,输入信号经下变频后由低通滤器输出,滤波输出作为垂直分量,频率作为水平分量,在示波器屏幕上绘出坐标图,就是输入信号的频谱图。由于变频器可以达到很宽的频率,例如30Hz-30GHz,与外部混频器配合,可扩展到100GHz以上,频谱分析仪是频率覆盖最宽的测量仪器之一。无论测量连续信号或调制信号,频谱分析仪都是很理想的测量工具。 但是,传统的频谱分析仪也有明显的缺点,首先,它只适于测量稳态信号,不适宜测量瞬态事件;第二,它只能测量频率的幅度,缺少相位信息,因此属于标量仪器而不是矢量仪器;第三,它需要多种低频带通滤波器,获得的测量结果要花费较长的时间,因此被视为非实时仪器。 既然通过傅里叶运算可以将被测信号分解成分立的频率分量,达到与传统频谱分析仪同样的结果,出现基于快速傅里叶变换(F盯)的频谱分析仪。这种新型的频谱分析仪采用数字方法直接由模拟/数字转换器(ADC)对输入信号取样,再经FFT处理后获得频谱分布图。据此可知,这种频谱分析仪亦称为实时频谱分析仪,它的频率范围受到ADC采集速率和FFT运算速度的限制。

信号的频谱分析及MATLAB实现

第23卷第3期湖南理工学院学报(自然科学版)Vol.23 No.3 2010年9月 Journal of Hunan Institute of Science and Technology (Natural Sciences) Sep. 2010信号的频谱分析及MATLAB实现 张登奇, 杨慧银 (湖南理工学院信息与通信工程学院, 湖南岳阳 414006) 摘 要: DFT是在时域和频域上都已离散的傅里叶变换, 适于数值计算且有快速算法, 是利用计算机实现信号频谱分析的常用数学工具. 文章介绍了利用DFT分析信号频谱的基本流程, 重点阐述了频谱分析过程中误差形成的原因及减小分析误差的主要措施, 实例列举了MATLAB环境下频谱分析的实现程序. 通过与理论分析的对比, 解释了利用DFT分析信号频谱时存在的频谱混叠、频谱泄漏及栅栏效应, 并提出了相应的改进方法. 关键词: MA TLAB; 频谱分析; 离散傅里叶变换; 频谱混叠; 频谱泄漏; 栅栏效应 中图分类号: TN911.6 文献标识码: A 文章编号: 1672-5298(2010)03-0029-05 Analysis of Signal Spectrum and Realization Based on MATLAB ZHANG Deng-qi, YANG Hui-yin (College of Information and Communication Engineering, Hunan Institute of Science and Technology, Yueyang 414006, China) Abstract:DFT is a Fourier Transform which is discrete both in time-domain and frequency-domain, it fits numerical calculation and has fast algorithm, so it is a common mathematical tool which can realize signal spectrum analysis with computer. This paper introduces the basic process of signal spectrum analysis with DFT, emphasizes the causes of error producing in spectrum analysis process and the main ways to decrease the analysis error, and lists the programs of spectrum analysis based on MATLAB. Through the comparison with the theory analysis, the problems of spectrum aliasing, spectrum leakage and picket fence effect are explained when using DFT to analyze signal spectrum, and the corresponding solution is presented. Key words:MATLAB; spectrum analysis; DFT; spectrum aliasing; spectrum leakage; picket fence effect 引言 信号的频谱分析就是利用傅里叶分析的方法, 求出与时域描述相对应的频域描述, 从中找出信号频谱的变化规律, 以达到特征提取的目的[1]. 不同信号的傅里叶分析理论与方法, 在有关专业书中都有介绍, 但实际的待分析信号一般没有解析式, 直接利用公式进行傅里叶分析非常困难. DFT是一种时域和频域均离散化的傅里叶变换, 适合数值计算且有快速算法, 是分析信号的有力工具. 本文以连续时间信号为例, 介绍利用DFT分析信号频谱的基本流程, 重点阐述频谱分析过程中可能存在的误差, 实例列出MATLAB 环境下频谱分析的实现程序. 1 分析流程 实际信号一般没有解析表达式, 不能直接利用傅里叶分析公式计算频谱, 虽然可以采用数值积分方法进行频谱分析, 但因数据量大、速度慢而无应用价值. DFT在时域和频域均实现了离散化, 适合数值计算且有快速算法, 是利用计算机分析信号频谱的首选工具. 由于DFT要求信号时域离散且数量有限, 如果是时域连续信号则必须先进行时域采样, 即使是离散信号, 如果序列很长或采样点数太多, 计算机存储和DFT计算都很困难, 通常采用加窗方法截取部分数据进行DFT运算. 对于有限长序列, 因其频谱是连续的, DFT只能描述其有限个频点数据, 故存在所谓栅栏效应. 总之, 用DFT分析实际信号的频谱, 其结果必然是近似的. 即使是对所有离散信号进行DFT变换, 也只能用有限个频谱数据近似表示连续频 收稿日期: 2010-06-09 作者简介: 张登奇(1968? ), 男, 湖南临湘人, 硕士, 湖南理工学院信息与通信工程学院副教授. 主要研究方向: 信号与信息处理

地震属性分析技术综述

【全文】地震属性分析技术综述 [摘要] 地震属性是从地震资料中提取的隐藏有用信息，因而地震属性分析技术近几年在油气勘探开发中得到了广泛的应用与研究。本文对地震属性分析技术的发展状况进行了归纳、总结，简单阐述了地震属性分析技术的在不同时期所用到的基本原理和方法。特别对新地震属性进行了具体介绍。最后对该技术进一步的研究工作进行了总结和展望。 摘要:在勘探和开发周期的各个阶段，地震资料在复杂油藏系统的解释过程中，扮演着至关重要的角色。然而，缺少一种有效地将地质知识应用于地震解释中的上具。随着一系列属性新技术的出现，对地震属性进行充分研究，就给地质家提供了快速地从三维地震数据中获得地质信息的能力。尤其在用常规解释手段难以识别日的储层的情况下，属性分析技术更是给地质上作人员指出了新的方向。 [关键词] 地震属性储层预测叠前数据叠后数据 关键词:储层;波形分析;地震属性 1.引言 地震属性是指叠前或叠后的地震数据经过数学变换而导出的有关地震波的几何形态、运动学特征、动力学特征和统计学特征的特殊度量值。地震属性的发展大致从20世纪60年代的直接烃类检测和亮点、暗点、平点技术开始，经历了70年代的瞬时属性(主要是振幅属性)和复数道分析，90年代的多维属性(特别是相干体属性)分析，21世纪的地震相分析等阶段[1一SJ。随着地震属性分析技术的发展与研究，该技术已广泛应用于储层预测、油气藏动态监测、油气藏特征描述等领域，并取得了很好的效果。总之，地震属性分析技术可以从地震资料中提取隐藏其中的多种有用信息，这为油气勘探与开发提供了丰富宝贵的资料，也为解决复杂地质体评价提供了实用的分析手段。因此，对该技术进行深人调查研究具有很强的现实意义。 地震属性是指从地震数据中导出的关于儿何学、运动学、动力学及统计特性的特殊度量值。它可包括时问属性、振幅属性、频率属性和吸收衰减属性，不同的属性可指示不同的地质现象。地震属性分析则是从地震资料中提取其中的有用信息，并结合钻井资料，从不同角度分析各种地震信息在纵向和横向上的变化，以揭示出原始地震剖面中不易被发现的地质异常现象及含油气情况。 地震属性分析技术的研究已由线、面信息扩展到三维体信息，从分类提取扰化发展为一项系统的应用技术。随着地震技术的日趋成熟，地震属性技术近儿年也发展迅速，其中有多属性联合解释技术、波形分析技术、吸收滤波技术等。应用地震属性分析技术去完善勘探生产中的油藏描述工作，已经成为油藏地球物理的核心内容。利用地震属性分析技术预测岩性和有利储集体，描述油藏特征及孔隙度变化，寻找难以发现的隐蔽油区，以至于监测流体运动和进行其它综合研究，一直是石油工作人员追求的目标。 1波形分析技术的研究与应用 通常的层段属性只是表示了某儿个地震信号的物理参数(振幅、相位、频率等)，但它们没有一个能够单独描述地震信号的异常，而地震信号的任何物理参数的变化总是对应着反映地震道形状的变化，所以，研究和分析地震资料中代表各种属性总体特征的地震道形状(波形)，应该能有非常不错的效果[，]。 1. 1波形分析技术的原理及处理过程

信号频谱分析和测试

信号频谱分析和测 试 返回 一、实验室名称：虚拟仪器实验室 二、实验项目名称：信号频谱分析和测试 三、实验目的 1．了解周期函数的傅立叶变换理论及虚拟频谱分析仪的工作原理； 2．熟悉典型信号的波形和频谱特征，并能够从信号频谱中读取所需的信息。 四、实验内容 1．测量典型信号（正弦波、三角波、方波）的频谱并记录； 2．用实验平台的任意波形信号源产生一个任意信号，观察其频谱。 五、实验器材（设备、元器件）： 1、计算机一台 2、SJ-8002B 电子测量实验箱一台 3、FG1617函数发生器一台 4、虚拟频谱分析仪程序 5、Q9线一条 六、实验原理 6.1 常见周期信号傅立叶展开公式与波形 1）方波 ，其中的 2）三角波 ，其中的 )7sin 715sin 513sin 31(sin 4)( +ω+ω+ ω+ωπ=t t t t A t f T π=ω2)7cos 4915sin 2513sin 91(sin 8)(2 +ω-ω+ω-ωπ=t t t t A t f T π=ω2

3）锯齿波 ，其中 6.2 信号的离散傅立叶变换（DFT ） x(t)经采样后变为x(nT ’)，T ’为采样周期，采样频率fs=1/T ’。离散信号x(nT ’)的傅里 叶变换可以表示为： ，n=0，1，…N-1 X(k)是复数，信号的频谱是它的模，为了方便显示，做归一化处理，用 来表示频谱。 频率分辨率为： FFT 是DFT 的快速算法。 6.3 虚拟频谱分析仪 数字式虚拟频谱分析仪是通过A/D 采样器件，将模拟信号转换为数字信号，传给微处 理器系统或计算机来处理.在对交流信号的测量中，根据奈奎斯特采样定理，采样速率必须 是信号频率的两倍以上，采样频率越高，时间轴上的信号分辨力就越高，所获得的信号就越 接近原始信号，在频谱上展现的频带就越宽。 本频谱分析仪采用快速傅立叶变换的方法，分析信号中所含各个频率份量的幅值。其构 成框图如图4所示： 图4频谱分析仪框图 七、实验步骤 7．1 测量典型信号（正弦波、三角波、方波）的频谱 （1） 准备工作：用Q9线连接信号发生器与实验平台的Ain1端，并用EPP 排线连接实 验平台和计算机之间的EPP 接口，最后打开电源.。信号发生器产生一个频率为10K ，峰峰 值为3V 左右的正弦波，启动实验平台配套的频谱分析软件，观察波形显示并作图。 （2）由信号源产生一个频率为10KHz ，峰值为3V 的正弦波，用数字频谱分析仪对该信 号进行频谱测量，幅度刻度方式设为线性刻度，不加窗函数，起始频率为0Hz ，结束频率为 100KHz ，Y 线性参考电压为2V ，将测量结果填入表1，并计算出频谱的理论值填入表1。 )4sin 413sin 312sin 21(sin 2)( +ω+ω+ω+ωπ+= t t t t A A t f T π=ω2()()N nk j N n e n x k X /210π--=∑=N k X )(f ?N f f s =?N kf k f f s k =??=

信号的频谱分析

实验三信号的频谱分析 方波信号的分解与合成实验 一、任务与目的 1. 了解方波的傅立叶级数展开和频谱特性。 2. 掌握方波信号在时域上进行分解与合成的方法。 3. 掌握方波谐波分量的幅值和相位对信号合成的影响。 二、原理（条件） PC机一台，TD－SAS系列教学实验系统一套。 1. 信号的傅立叶级数展开与频谱分析 信号的时域特性和频域特性是对信号的两种不同的描述方式。对于一个时域的周期信号f(t)，只要满足狄利克莱条件，就可以将其展开成傅立叶级数： 如果将式中同频率项合并，可以写成如下形式： 从式中可以看出，信号f(t)是由直流分量和许多余弦（或正弦）分量组成。其中第一项A0/2是常数项，它是周期信号中所包含的直流分量；式中第二项A1cos(Ωt+φ1)称为基波，它的角频率与原周期信号相同，A1是基波振幅，φ1是基波初相角；式中第三项A2cos(Ωt+φ2)称为二次谐波，它的频率是基波的二倍，A2是基波振幅，φ2是基波初相角。依此类推，还有三次、四次等高次谐波分量。 2. 方波信号的频谱 将方波信号展开成傅立叶级数为： n=1，3，5… 此公式说明，方波信号中只含有一、三、五等奇次谐波分量，并且其各奇次谐波分量的幅值逐渐减小，初相角为零。图3-1-1为一个周期方波信号的组成情况，由图可见，当它包含的分量越多时，波形越接近于原来的方波信号，还可以看出频率较低的谐波分量振幅较大，它们组成方波的主体，而频率较高的谐波分量振幅较小，它们主要影响波形的细节。

（a）基波（b）基波＋三次谐波 （c）基波＋三次谐波＋五次谐波 （d）基波＋三次谐波＋五次谐波＋七次谐波 （e）基波＋三次谐波＋五次谐波＋七次谐波＋九次谐波 图3-1-1方波的合成 3. 方波信号的分解 方波信号的分解的基本工作原理是采用多个带通滤波器，把它们的中心频率分别调到被测信号的各个频率分量上，当被测信号同时加到多路滤波器上，中心频率与信号所包含的某次谐波分量频率一致的滤波器便有输出。在被测信号发生的实际时间内可以同时测得信号所包含的各频率分量。本实验便是采用此方法，实验中共有5路滤波器，分别对应方波的一、三、五、七、九次分量。 4. 信号的合成 本实验将分解出的1路基波分量和4路谐波分量通过一个加法器，合成为原输入的方波信号，信号合成电路图如图3-1-2所示。 图3-1-2 三、内容与步骤 本实验在方波信号的分解与合成单元完成。 1. 使信号发生器输出频率为100Hz、幅值为4V的方波信号，接入IN端。 2. 用示波器同时测量IN和OUT1端，调节该通路所对应的幅值调节电位器，使该通路输出方波的基波分量，基波分量的幅值为方波信号幅值的4/π倍，频率于方波相同并且没有相位差.（注意：出厂时波形调节电位器已调到最佳位置，其波形基本不失真，基本没有相位差。若实验中发现存在波形失真或有相位差的现象，请适当调节波形调节电位器，使波形恢复正常。） 3. 用同样的方法分别在OUT3、OUT5、OUT7、OUT9端得到方波的三、五、七、九此谐波分量（注意其他谐波分量各参数应当满足式3-1-1所示）。 4. 完成信号的分解后，先后将OUT1与IN1、OUT3与IN2、OUT5与IN3、OUT7与IN4、OUT9与IN5连接起来，即进行谐波叠加（信号合成），分别测量（1）基波与三次谐波；（2）基波、三次谐波与五次谐波；（3）基波、三次谐波、五次谐波与七次谐波；（4）基波、三次谐波、五次谐波、七次谐波与九次谐波合成后的波形。并分别保

频谱分析仪基础知识性能指标和实用技巧

频谱分析仪基础知识性能指标及实用技巧 频谱分析仪是用来显示频域幅度的仪器，在射频领域有“射频万用表”的美称。在射频领域，传统的万用表已经不能有效测量信号的幅度，示波器测量频率很高的信号也比较困难，而这正是频谱分析仪的强项。本讲从频谱分析仪的种类与应用入手，介绍频谱分析仪的基本性能指标、操作要点和使用方法，供初级工程师入门学习；同时深入总结频谱分析仪的实用技巧，对频谱分析仪的常见问题以Q/A的形式进行归纳，帮助高级射频的工程师和爱好者进一步提高。 频谱分析仪的种类与应用 频谱分析仪主要用于显示频域输入信号的频谱特性，依据信号方式的差异分为即时频谱分析仪和扫描调谐频谱分析仪两种。完成频谱分析有扫频式和FFT两种方式：FFT适合于窄分析带宽，快速测量场合；扫频方式适合于宽频带分析场合。 即时频谱分析仪可在同一时间显示频域的信号振幅，其工作原理是针对不同的频率信号设置相对应的滤波器与检知器，并经由同步多工扫瞄器将信号输出至萤幕，优点在于能够显示周期性杂散波的瞬时反应，但缺点是价格昂贵，且频宽范围、滤波器的数目与最大多工交换时间都将对其性能表现造成限制。 扫瞄调谐频谱分析仪是最常用的频谱分析仪类型，它的基本结构与超外差式器类似，主要工作原理是输入信号透过衰减器直接加入混波器中，可调变的本地振荡器经由与CRT萤幕同步的扫瞄产生器产生随时间作线性变化的振荡频率，再将混波器与输入信号混波降频后的中频信号放大后、滤波与检波传送至CRT萤幕，因此CRT萤幕的纵轴将显示信号振幅与频率的相对关系。 基于快速傅立叶转换（FFT）的频谱分析仪透过傅立叶运算将被测信号分解成分立的频率分量，进而达到与传统频谱分析仪同样的结果。新型的频谱分析仪采用数位，直接由类比/数位转换器（ADC）对输入信号取样，再经傅立叶运算处理后而得到频谱分布图。 频谱分析仪透过频域对信号进行分析，广泛应用于监测电磁环境、无线电频谱监测、电子产品电磁兼容测量、无线电发射机发射特性、信号源输出信号品质、反无线窃听器等领域，是从事电子产品研发、生产、检验的常用工具，特别针对无线通讯信号的测量更是必要工具。另外，由于频谱仪具有图示化射频信号的能力，频谱图可以帮助我们了解信号的特性和类型，有助于最终了解信号的调制方式和机的类型。在军事领域，频谱仪在电子对抗和频谱监测中

希尔伯特_黄变换谱及其在地震信号分析中的应用

第34卷第2期福州大学学报(自然科学版)Vol.34No.2 2006年4月Journal of Fuzhou University(Natural Science)Apr.2006 文章编号:1000-2243(2006)02-0260-05希尔伯特-黄变换谱及其在地震信号分析中的应用 陈子雄,吴琛,周瑞忠 (福州大学土木建筑工程学院,福建福州350002) 摘要:介绍了希尔伯特-黄变换(HHT)这一非线性、非平稳信号处理方法,并利用HHT处理了地震工程中 常用的El Centro地震波,得到了该信号的Hilbert谱、边际谱和能量谱,提取了该信号的主要动力特性,并与 该信号的Fourier分析结果进行了对比,显示出HHT这一方法的优越性. 关键词:希尔伯特-黄变换;经验模态分解;固有模态函数;地震信号 中图分类号:TU311.3文献标识码:A Hilbert-Huang transform spectru m and its application in seismic signal analysis CHEN Zi-xiong,W U Chen,ZHOU Rui-zhong (College of Civil Engineering and Architecture,Fuzhou University,Fuzhou,Fujian350002,China) Abstract:HHT is a ne w method to deal with non-linear and non-stationary data.El Centro earth- quake wave is analyzed by HHT.Through the way,Hilbert spectrum,marginal spectrum and energy spec trum are got and dynamic property is extrac ted.The comparison between HHT spectrum and Fourier spec trum is made and the superiority of HHT is demonstrated. Keyw ords:Hilbert-Huang transform;empirical mode decomposition;intrinsic mode function;seismic signal 地震信号具有短时、突变等特点,是一种典型的非平稳随机信号,必须对其进行分析与处理,才可以提取信号的主要特征.传统的Fourie r变换能够表述信号的频率特性,但不提供任何时域信息[1],而小波分析虽然在时域和频域都具有很好的局部化性质,但本质上仍是一种窗口可调的Fourier变换,在小波窗内的信号必须是平稳的,因而没有根本摆脱Fourier分析的局限[2].小波基的选择也是信号分析中的一个重要问题,另外,小波基的有限长会造成信号能量的泄漏,使信号的能量-频率-时间分布很难定量表述. Hilbert-Huang变换(HH T)的信号处理方法被认为是近年来对以Fourier变换为基础对线性和稳态谱分析的一个重大突破[2].它由经验模态分解(E mpirical Mode Decomposition,E MD)方法和Hilbert变换(H T)两部分组成,其核心是E MD分解.该方法采用了固有模态函数(Intrinsic Mode Function,I MF)概念以及将任意信号分解为I MF组成的思想,即E MD法,使得瞬时频率具有实际的物理意义[3].它不受Fourier分析的局限,可依据数据本身的时间尺度特征进行模态分解,分解过程中保留了数据本身的特性,再对各I MF分量进行Hilbert变换,得到信号能量在时间尺度上的分布规律,实现地震动力特性的提取. 1Hilbert-Huang变换 1.1经验模态分解和固有模态函数 经验模态分解(EMD)的目的是通过对非线性非平稳信号的分解获得一系列表征信号特征时间尺度的固有模态函数(I MF),使得各个I MF是窄带信号,可以进行Hilbert分析.首先设定两个条件:1整个时间序列的极大极小值数目与过零点数目相等或最多相差一个;o时间序列的任意点上,由极大值确 收稿日期:2005-07-27 作者简介:陈子雄(1981-),男,硕士研究生;通讯联系人:周瑞忠,教授. 基金项目:教育部博士点专项科研基金资助项目(20040386004)