小波变换在前兆观测资料分析中的应用

英文篇名：Application of Wavelet Transform to Analyze Digital Data of Precursors
中文刊名：中国地震
英文刊名：Earthquake Research In China
作者：宋治平 ; 武安绪 ; 王梅 ; 耿杰 ; 宋先月 ; 倪友忠 ; 朱家苗 ; 阚道玲
英文作者：Song Zhiping 1) Wu Anxu 2) Wang Mei 3) Geng Jie 3) Song Xianyue 1) Ni Youzhong 1) Zhu Jiamiao 1) Kan Daoling 1) 1) (Earthquake Administration of Shanghai Municipality ; Shanghai 200062 ; China) 2) (Earthquake Administration of Beijing Municipality ; Beijing 100080 ; China) 3) (Earthquake Administration of Shandong Prorince ; Jinan 250014 ; China)
中文关键词：小波变换 ; 数字化前兆 ; 高频与低频信息 ; 趋势与短期异常
英文关键词：Wavelet transform Digital data of precursors High frequency and low frequency Tend anomaly and short-term anomaly
出版日期：2004-03-25
机构：上海市地震局,北京市地震局,山东省地震局,山东省地震局,上海市地震局,上海市地震局,上海市地震局,上海市地震局上海市兰溪路87号200062 ,北京市海淀区苏州街82号100081 ,济南市历下区文化东路20号250014 ,济南市历下区文化东路20号250014 ,上海市兰溪路87号200062 ,上海市兰溪路87号200062 ,上海市兰溪路87号200062 ,上海市兰溪路87号200062
年：2004
期：01
出版单位：中国地震

摘要

由于数字化前兆具有高精度特点 ,因此 ,如何分离数字化前兆中的高频与低频信息 ,以及如何识别地震前兆的趋势异常与短期异常 ,是数字化前兆资料分析应用中的一个重要问题。本文给出了小波变换应用于正常的数字化前兆资料高频与低频信息的分离方法 ,并实际应用于地震前兆观测资料的处理 ,结合实例给出了地震前兆的趋势异常与短期异常的识别思路 ,从而为数字化前兆的趋势异常与短期异常的识别提供了一种新的有效方法。
One of characteristics of digital data of precursors is high precision,so it is very important that how to discriminate tend anomalies and short-term anomalies and to extract information of different frequencies.On the theory of wavelet transform,the authors propose a method for discriminating and removing noises of precursory data and extracting informatin of different frequencies.At the same time,they discuss some practical applications of this method to analyze digital data of precursors,how to discriminate tend anomalies and short-term anomalies, etc.The study shows that wavelet analysis is a new useful method for processing digital data of precursors.

引文

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