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天然地震是自然界经常发生的一种特殊的地壳运动现象,是危害人类生命财产最主要的地质灾害之一。长久以来,人们希望能够通过认识地震发生前出现的各种异常现象来了解地震的发生时间、地点、震级规律和发生概率。各种已知的和未知的地震宏观异常和微观异常能映射出地震的孕育、发生和发展。由此,地震灾害的预测已成为研究的热点之一,而地震短临预报在地球科学界是具有相当难度的挑战性课题。观测研究表明,电磁场信号某些分量的震前异常对于地震的预测是有借鉴意义的,地球天然脉冲电磁场(ENPEMF)能反映出地球活动对时空的影响,携带了大量有价值的孕震信息。基于地表天然电磁场的孕震信息研究已经成为研究地震前兆的重要方法。本论文重点讨论基于地球天然脉冲电磁场(ENPEMF)的孕震信息时频特性,分析地球天然脉冲电磁场信号在地震发生前后的时-频-能量谱分布特点,研究其作为孕震信息和地震前兆的有效性。地球天然脉冲电磁场信号定义为地表可接收的含各种噪声的信号叠加,该信号是非平稳且非周期性的,设备的输出为传感器后端放大及数字量化后的数据,数据存储的格式为时间-幅度和时间-脉冲数(t-AH, t-NH)。本文主要工作分为以下几个部分：1、研究ENPEMF与地震发生的关联关系,讨论地震发生前可观测到电磁前兆的特点,分析设备接收到的震前甚低频段(VLF)电磁异常,论证基于ENPEMF信号来研究孕震信息特点的有效性。2、针对ENPEMF信号的非平稳、非周期的特点,本文讨论了几种典型的大数据平滑均值处理方法,得出平方平均值法可以较好的体现出NH和AH数据的走势。然后用平方平均算法对数据进行平均值滑动压缩处理,使分析数据变得平滑连贯且数据量大幅减少,再选用时频联合分析方法来处理数据。3、比较了当前典型的时频分析方法,讨论了傅里叶变换与小波分析的局限性,研究了希尔伯特-黄变换(HHT)和Wigner-Ville时频分析(WVD)；阐述了Hilbert谱的优越性,通过比较边际谱与傅里叶谱,说明边际谱在反映信号真实频率的效果更好。作为一种有效的信号时频分析方法,这两种分析手段已逐步应用到各种非平稳信号的分析中,并起到了良好的作用。论文同时讨论了HHT与WVD各自存在的问题和缺点,如存在模态混叠现象和端点效应问题。如HHT中的EMD方法,在分解过程中,包络的选取会产生偏差,经过筛选过后,误差会扩大甚至影响附近的数据。本文主要研究了镜像延拓和直接端点极值延拓两种方法。镜像延拓是在具有对称性的极值点处放置一面镜子,使信号延拓为原本的两倍长,取其中的一个周期为分析对象,可在一定程度上抑制端点效应问题。从仿真结果来看,镜像延拓的效果远远好于直接端点极值延拓。由于信号本身或者分解方法的限制,EMD经验模态分解往往无法正确分解出同一尺度的信号。本文借鉴EEMD的思想,对EEMD的分解方式进行了分析和仿真,证明了EEMD方法能够在一定程度上去除模态混叠现象。在此算法中,通过改变不同的信噪比使得获取的模态混叠抑制程度也不同。EEMD是对于传统EMD的改进,已经在信号处理等领域得到了广泛的应用。4、WVD时频分析已经被广泛用于各种故障前兆诊断领域,该方法具有良好的时变特性,特别是对信号可直接地精确定义“瞬时频率”。这种方法虽然对边缘特性、瞬时频率和局域化等都有很好的描述,但其交叉项又成为应用的瓶颈。交叉项的存在使得这种方法很难将信号的多个频率成分表示清楚,还会引入数目和幅度不等的虚假频率,对信号的识别分析产生干扰,极大地限制了WVD分布的发展和应用。针对交叉项的问题,本文分析了几种消除交叉项的方法：伪WVD (PWVD)消除交叉项、平滑伪WVD (SPWVD)消除交叉项、Cohen类时频分布抑制交叉项、基于EMD的WVD交叉项抑制法、基于EEMD的WVD交叉项抑制法(EEMD-WVD)以及基于二次EEMD的WND交叉项抑制法(DEEMD-WVD).本文选取其中的三种方法进行了仿真：(1)基于EMD的WVD交叉项抑制法(EMD-WVD):首先利用EMD对信号进行分解,然后将得到的IMF分量分别进行WVD计算,最后叠加得到信号的EMD-WVD分布。由于不同的分量被分离出来分别计算WVD,因此同时降低了不同IMF分量的干扰和交叉项的干扰,与WVD直接分解相比,各个基本模式分量具有较好的时频聚集性。(2)基于EEMD的WVD交叉项抑制法(EEMD-WVD):类似于上面提到的方法,由于EEMD在分离不同的频率分量时效果优于EMD,因此基于EEMD的WVD相当于基于EMD的方法的加噪均值改进,效果较好。(3)基于二次EEMD的WVD交叉项抑制法(DEEMD-WVD):将信号分解产生的一系列IMF分量再进行一次EEMD分解,然后筛选出其中质量较高的单一频率成分进行WVD计算,效果较好。在交叉项的抑制上,信噪比也是影响抑制效果的重要因素,在某些噪声系数较小的情况下,一次EEMD分解的效果有时优于二次EEMD分解的效果。但是整体上,基于二次EEMD的WVD交叉项抑制法的效果更好。5、芦山地震前后的二维和三维时频能量图,了解孕震信息的特点。为了获取有效的时频分析图,在数据处理过程中,本文总结出来有2个重要的筛选条件：卷积判定和相关系数判定。相关系数又分为一次筛选二次不筛选、一次筛选二次也筛选。并得出结论：DEEMD-WVD和EEMD-WVD比直接WVD单独分析效果要好。在对噪声的抑制程度上,卷积筛选最为严重,二次都筛选也有较人噪声。情况最好的是一次筛选二次不筛选。总的来说,相关系数筛选优于卷积法,而相关系数中又以一次筛选二次不筛选为优。论文的最后归纳总结归纳了成果、结论与主要创新点,并指出了存在的不足,同时也发现了一些需要进一步改进和挖掘的地方,留作后续跟进研究。