摘要/Abstract

摘要： 重力固体潮信号包括能量相对强的日波、半日波分量,和能量相对弱的长周期波分量.为了在能量差异大的谐波分量中,有效提取地震场景下的异常信息,本文根据重力固体潮信号的产生机理,提出了一种重力固体潮信号正交分解模型,将强弱不同的潮汐谐波分量,分解到不同的正交方向.同时利用一种新型智能优化算法,改进独立成分分析方法,有效分离出重力固体潮信号中对应于不同正交方向的独立成分.对独立成分分量的谱相关分析,可以揭示各谐波分量的调制关系,地震场景下的谐波分量间存在异常的调制信息.但自相关运算会使强的分量更强,而弱的分量更弱,湮没弱的异常调制信息.因此,本文采用独立成分间的互相关谱,可以更完整地提取出潮汐谐波的异常信息,在此基础上,通过对云南的地震实例分析,提取出重力固体潮信号中异常的调制信息,并引入了理论计算值做参考,凸出了实际重力固体潮信号中存在明显的异常信息,发现长周期谐波分量的误差率远远大于日波、半日波的误差率,说明相比于日波、半日波,长周期波能更好的反映重力固体潮信号存在的异常信息.


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