基于BSWT-DDTFA方法的地球天然脉冲电磁场震前信号时频分析研究

基于BSWT-DDTFA方法的地球天然脉冲电磁场震前信号时频分析研究地球天然脉冲电磁场（GEC）是地球表面和大气层之间发生电磁相互作用而产生的一种自然电磁辐射现象。脉冲电磁场在地震发生前会发生变化，这

BSWT-DDTFA 基于方法的地球天然脉冲电磁场震 前信号时频分析研究 地球天然脉冲电磁场（GEC）是地球表面和大气层之间发生电磁相 互作用而产生的一种自然电磁辐射现象。脉冲电磁场在地震发生前会发 生变化，这种变化被认为可以作为地震震前信号。因此，研究地球脉冲 电磁场震前信号的时频特性对于预测和监测地震非常重要。本文以 BSWT-DDTFA方法为基础，对地球脉冲电磁场震前信号进行时频分析研 究。 BSWT（BinarySegmentationWaveletTransform）是一种基于 小波变换的信号分析方法，它将信号分割为多个子信号，并对每个子信 号进行小波变换。这种分割和变换的组合可以提取出信号的局部特征。 DDTFA（DiscreteDyadicTime-FrequencyAnalysis）是另一种时频分 析方法，它通过将时间和频率均匀地划分为不同的区域，并计算每个区 域的能量来得到时频图。 本文首先收集了地球脉冲电磁场震前信号的实验数据，并进行预处 理，包括去噪和信号补偿。然后，将信号分割为多个子信号，并对每个 子信号应用小波变换得到小波系数。接下来，使用BSWT方法对小波系 数进行分割和变换，得到局部时频图。然后，将局部时频图组合起来， 得到完整的时频图。最后，使用DDTFA方法对时频图进行分析，计算每 个区域的能量，并得到时频特征。 通过对地球脉冲电磁场震前信号进行时频分析，我们可以得到地震 发生前的时频特征。这些特征可以帮助我们理解地震发生的机理，以及 预测和监测地震。实验结果表明，该方法可以有效地提取地震信号的时 频特征，并且比传统的时频分析方法具有更好的性能。 总之，本文基于BSWT-DDTFA方法对地球脉冲电磁场震前信号进 行了时频分析研究。通过分割和变换信号，并计算能量分布，得到了地