摘 要：次聲波可以通過專門的儀器接收、轉(zhuǎn)換并最終以二進(jìn)制文件的形式存儲(chǔ)，通過對(duì)其進(jìn)行讀取就可以獲得次聲波聲壓與時(shí)間的關(guān)系。根據(jù)顯示出來的波形特征來判斷是否包含跟地震相關(guān)的信號(hào)信息。但同時(shí)，次聲波傳感器所接收到的數(shù)據(jù)中會(huì)包含一定量甚至是大量的噪聲干擾，影響了與地震相關(guān)的次聲波信號(hào)的研究。本文將總結(jié)介紹噪聲消除的一些常用方法及處理效果。

關(guān)鍵詞：次聲波；濾波；頻率分析；特征提?。籱atlab

中圖分類號(hào)：P315.31

地震醞釀和發(fā)生的時(shí)候會(huì)向大氣中輻射四種類型的次聲波：當(dāng)?shù)卮温暡?、震中次聲波、衍射次聲波、前兆次聲波。但是次聲波的識(shí)別分辨等研究方面仍有很大的困難。而無論哪種波形的研究都會(huì)因?yàn)樵肼暤母蓴_而對(duì)地震次聲信號(hào)的研究造成困難。所以建立比較完善的濾波系統(tǒng)是次聲研究的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。為了能夠解決繁雜的數(shù)據(jù)處理問題，我們使用matlab對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。本文將從地震次聲波的頻率分析、濾波處理以及特征抽取來進(jìn)行詳細(xì)介紹。

1 天氣環(huán)境干擾濾波總結(jié)

在去除次聲波形中干擾的時(shí)候，要解決的首要問題就是天氣背景的干擾。通常天氣背景可以分為：晴天、有風(fēng)、陰天、下雨、下雨伴隨刮風(fēng)等甚至其它更加復(fù)雜的天氣背景?，F(xiàn)根據(jù)不同天氣背景的特點(diǎn)來特定處理。

1.1 晴天的環(huán)境背景。此時(shí)最有效的濾波方法就是采用低通濾波（假設(shè)沒有低頻干擾）、帶通帶阻濾波、自適應(yīng)濾波以及FFT濾波。其中自適應(yīng)濾波是經(jīng)典的頻率域?yàn)V波手段，該方法在不需要預(yù)先知道輸入信號(hào)和噪聲的統(tǒng)計(jì)特征的情況下，能夠在工作的過程中逐步估計(jì)出所需的統(tǒng)計(jì)特性，并以此為依據(jù)自動(dòng)調(diào)整本身的參數(shù)，以達(dá)到最佳的濾波效果。一旦信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特征發(fā)生變化，它又能跟蹤這種變化，自動(dòng)調(diào)整濾波器參數(shù)，使濾波器性能重新達(dá)到最佳。FFT濾波是通過FFT變換得知信號(hào)的頻率成分之后，通過對(duì)干擾的壓制來突出有用信號(hào)。

現(xiàn)以一數(shù)據(jù)為例進(jìn)行說明，原數(shù)據(jù)波形見圖1。從FFT分析中我們可以獲知，信號(hào)的主要低頻信號(hào)分布在小于0.3HZ的波段，標(biāo)記處為噪音干擾。將信號(hào)保留區(qū)間設(shè)置為0.5HZ—1HZ進(jìn)行濾波，結(jié)果如圖2。此時(shí)的處理效果圖中就可以清晰地看出來，我們已經(jīng)將0-100s和160-240s這兩段時(shí)間內(nèi)的此生干擾去除了。

圖1

圖2

1.2 大雨、陰天、有風(fēng)、下雨伴隨刮風(fēng)等環(huán)境背景。傅里葉變換適合于分析平穩(wěn)的信號(hào)，實(shí)際上對(duì)于下雨、陰天、刮風(fēng)等天氣背景，我們得到的都是非平穩(wěn)信號(hào)，即頻域特征伴隨著時(shí)間而變化，分析這樣的信號(hào)就需要研究某段時(shí)間的頻域信息或某一頻率段所對(duì)應(yīng)的信息。地震信號(hào)的起始和終止等都包含了重要的信息，此時(shí)更合理的濾波方法是小波濾波。小波分析作用在于可以通過不同的分辨率達(dá)到不同的頻率去除效果。但是在每個(gè)可能的縮放因子和平移參數(shù)下計(jì)算小波系數(shù)，其計(jì)算量相當(dāng)大，會(huì)產(chǎn)生驚人的數(shù)據(jù)量，而且很多數(shù)據(jù)是無用的。所以我們要通過某些方法設(shè)定更合理的參數(shù)并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行取舍。通過計(jì)算得到所有尺度的低頻系數(shù)和高頻系數(shù)，對(duì)于我們認(rèn)為是干擾的成分進(jìn)行適當(dāng)?shù)钠帘?，將需要的信?hào)進(jìn)行重構(gòu)。為了保留信號(hào)的細(xì)節(jié)信息，我們?cè)跒V波中采用閥值消噪，提供有軟取閥值與硬取閥值，而實(shí)際上硬取閥值方法得到的波形會(huì)比軟取閥值得到的波形看上去更加粗糙。

2 特殊信號(hào)濾波總結(jié)

2.1 除了要應(yīng)對(duì)復(fù)雜的天氣背景之外，我們還要對(duì)一些特殊情況進(jìn)行分析，如：滑坡、泥石流、打雷、非震性地質(zhì)運(yùn)動(dòng)，海浪等等眾多干擾。也就是說我們需要對(duì)含有這些低頻噪聲的信號(hào)進(jìn)行過濾操作。為了說明這種處理過程，我們以一個(gè)包含海浪次聲干擾的波形處理為例進(jìn)行問題說明，海浪干擾所產(chǎn)生的次聲信號(hào)為低頻，并且呈現(xiàn)出波浪形，使用高通濾波器對(duì)低頻信號(hào)進(jìn)行濾除，設(shè)置阻帶、通帶的邊界頻率，使用巴特沃斯濾波器進(jìn)行濾波。原波形信號(hào)為圖3，從圖像中可以看得出，波形中包含著循環(huán)出現(xiàn)的波浪式的次聲波信息，我們要進(jìn)行的操作就是對(duì)這些低頻干擾進(jìn)行消除。去噪之后的波形顯示為圖4?？梢钥吹讲ɡ耸降拇温暩蓴_已經(jīng)被完全消除。

圖3

圖4

2.2 當(dāng)然相對(duì)于低頻次聲的干擾，更多的干擾來自于高頻信號(hào)的干擾，如：儀器所在房間的開燈關(guān)門、儀器周圍的人類活動(dòng)（吵鬧、機(jī)車干擾等）。當(dāng)然這種信號(hào)的去噪操作就比較簡(jiǎn)單，通常只需要低通濾波即可，這也是實(shí)際中最有意義的濾波操作，所以在進(jìn)行i型您好分析的時(shí)候，基本上都要進(jìn)行此步操作。

3 討論與改進(jìn)

次聲數(shù)據(jù)的分析過程中濾波處理僅僅是其中的一個(gè)環(huán)節(jié)，其目的是使波形能夠凸顯出與地震研究相關(guān)的信息。對(duì)于復(fù)雜的波形處理分析過程，一個(gè)好的設(shè)想就是收集大量的特征信號(hào)來建立信號(hào)庫(kù)，將信號(hào)的時(shí)域、頻域特征作為分類標(biāo)準(zhǔn)將所有的標(biāo)準(zhǔn)信號(hào)進(jìn)行分類，然后在進(jìn)行信號(hào)分析的時(shí)候，使用濾波技術(shù)進(jìn)行粗略的去噪處理，然后抽取相關(guān)的特征，根據(jù)特征值來計(jì)算信號(hào)所屬的類別，這樣的技術(shù)設(shè)想就要求事前獲得充足的標(biāo)準(zhǔn)信號(hào)來建立信號(hào)庫(kù)。因?yàn)槿粘Ｉ钪斜姸嗟拇温暜a(chǎn)生源會(huì)對(duì)我們所接收到的次聲信號(hào)數(shù)據(jù)產(chǎn)生極其復(fù)雜的干擾，從這樣的次聲信號(hào)中找到與地震次聲有關(guān)系的信號(hào)變得非常困難，同時(shí)也可能對(duì)一些特殊情況如滑坡、泥石流、海洋運(yùn)動(dòng)、爆炸等在信號(hào)研究當(dāng)中產(chǎn)生誤判。所以對(duì)眾多的特征信號(hào)的特征研究以及探究出更加全面的濾波系統(tǒng)變得非常重要。由于信號(hào)干擾成分的復(fù)雜性，信號(hào)去噪處理很難達(dá)到完美。

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作者簡(jiǎn)介：左明成（1992-），男，山東萊陽人，大學(xué)本科在讀，研究方向：地震預(yù)報(bào)，圖像處理，三維可視化；武云（1980-），計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)碩士，講師，研究方向：地震監(jiān)測(cè)與形成機(jī)制，智能計(jì)算。

作者單位：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（武漢），武漢 430074

基金項(xiàng)目：大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃資助（項(xiàng)目編號(hào)：201310491060）。