基于二维经验模态分解的位场数据分析及应用

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二维经验模态分解(BEMD)是一种信号的多尺度分析技术,该方法可以对非线性、非平稳信号进行分析而且具有自适应性.本文实现了BEMD分解算法并对其进行了如下改进研究:针对数据特点,将边缘数据点视为极值点来解决边缘效应;通过对比,采用了径向基函数作为包络面重建方法,减少了计算误差;研究了不同筛分停止准则对分解结果的影响.本文对改进BEMD方法进行了以下应用:对长江中下游重力数据进行了多尺度分解,并根据分解的结果和现有地质认识,划定了部分主要断层分布;根据位场功率谱理论,对不同尺度的分解结果进行了场源深度估算,使BEMD分解结果有了对应的深度概念;应用本文方法对闽西南航磁数据进行了去工业噪声处理. Two-dimensional Empirical Mode Decomposition (BEMD) is a signal multi-scale analysis technique which can analyze non-linear and non-stationary signals and has self-adaptability.In this paper, BEMD decomposition algorithm is implemented and improved as follows Research: According to the characteristics of the data, the edge data is considered as the extreme point to solve the edge effect. By contrast, the radial basis function is used as the envelope reconstruction method to reduce the calculation error. The main results of this paper are as follows: The improved BEMD method is applied in the following aspects: The multi-scale decomposition of gravity data in the middle and lower reaches of the Yangtze River is carried out. According to the result of decomposition and existing geological knowledge, some main faults are delineated. According to the field power spectrum Theory, the depth of field source is estimated for the decomposition results of different scales, and the corresponding depth concept of BEMD decomposition result is obtained. The application of this method is applied to the processing of the industrial data of the magnetic data of Southwest Fujian.
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