一种基于对ENPEMF信号进行BSWT-DDTFA时频分析的方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于对ENPEMF信号进行BSWT‑DDTFA时频分析的方法及系统，用于对地震进行预测，分别采用BSWT‑DDTFA时频分析方法对实时的地球天然脉冲电磁场数据与地震发生前地球天然脉冲电磁场数据进行分析，分别得到时频分布，将时频分布进行比较后，判断地震发生的几率。本发明专利技术的得到时频分布时，能够有效抑制背景噪声和其他高斯白噪声源，得到的时频分布时频聚集特性优异，对地震发生几率的判断准确性高。

【技术实现步骤摘要】
一种基于对ENPEMF信号进行BSWT-DDTFA时频分析的方法及系统
本专利技术涉及地震前兆研究与地震预测领域，更具体地说，涉及一种基于对ENPEMF信号进行BSWT-DDTFA时频分析的方法及系统。
技术介绍
地震给人类的生活带来了巨大的灾难，据统计，全球的自然灾害之中，地震造成的死亡人数占全部自然灾害死亡人数的54％，堪称自然灾害之最。如何预测地震一直以来都是一个热门敏感的话题。然而，因地震预测有着地球内部的“不可入性”、大地震的“非频发性”、“地震物理过程的复杂性”三大困难，地震预测成为了公认的世界性难题，对于地震预测前兆方面，目前没有一个精确的手段可以预测地震发生。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于，针对上述的现有技术中目前没有一个精确的手段可以预测地震发生的技术缺陷，提供了一种基于对ENPEMF信号进行BSWT-DDTFA时频分析的方法及系统，以对地震进行预测。根据本专利技术的其中一方面，本专利技术为解决其技术问题，提供了一种基于对ENPEMF信号进行BSWT-DDTFA时频分析的方法，用于对地震进行预测，包含下述步骤：将根据实时采集的ENPEMF信号得到的时频分布与根据预先采集的地震前的ENPEMF信号得到的时频分布进行对比，根据二者的一致性判断地震发生的几率，其中二者一致性越好，地震发生几率越高；各时频分布均采用下述步骤获取得到：S1、对ENPEMF信号进行SWT处理，得到ENPEMF信号的SWT时频分布矩阵Tf(t,f)以及SWT频率数组；S2、根据得到的SWT时频分布矩阵Tf(t,f)，从SWT频率数组提取信号的主要频率的值；S3、将提取出来的频率值乘以2πt分别作为DDTFA方法的初始相位值，得到IMF分量的瞬时频率特性；S4、将得到的IMF分量的瞬时频率特性中各IMF分量分别进行SWT处理，得到时频分布。进一步的，在本专利技术的基于对ENPEMF信号进行BSWT-DDTFA时频分析的方法中，步骤S2包含下述子步骤：S21、找到SWT时频分布矩阵Tf(t,f)中的最大值max；S22、将SWT时频分布矩阵Tf(t,f)中的大于k1*max的值全部置1，小于k1*max的值全部置0，k1为预设的系数，0<k1<1；S23、对SWT时频分布矩阵Tf(t,f)的每一行的数据进行求和，找到和最大的数hangmax，依次获取和大于k2*hangmax的各行坐标形成数组hangshu()，k2为预设的系数，0<k2<1；S24、将数组hangshu()中每一类数分别求平均，将得到的平均值分别作为各主要频率所在的行坐标，其中数组hangshu()中数的分类按照下述方法实现：判断数组hangshu()中相邻两个数之间的差是否小于预设值，若是，则归为一类，否则归为不同类；S25、通过各主要频率所在的行坐标，从SWT频率数组中取出相同行数中频率值作为主要频率的值。进一步的，在本专利技术的基于对ENPEMF信号进行BSWT-DDTFA时频分析的方法中，k1等于所述0.05，k2等于所述0.01。根据本专利技术的另一方面，本专利技术为解决其技术问题，还提供了一种基于对ENPEMF信号进行BSWT-DDTFA时频分析的系统，用于对地震进行预测，地震预测系统包含地震分析模块，地震分析模块用于将根据实时采集的ENPEMF信号得到的时频分布与根据预先采集的地震前的ENPEMF信号得到的时频分布进行对比，根据二者的一致性判断地震发生的几率，其中二者一致性越好，地震发生几率越高；各时频分布均采用下述模块获取得到：SWT处理模块，用于对ENPEMF信号进行SWT处理，得到ENPEMF信号的SWT时频分布矩阵Tf(t,f)以及SWT频率数组；频率提取模块，用于根据得到的SWT时频分布矩阵Tf(t,f)，从SWT频率数组提取信号的主要频率的值；DDTFA处理模块，用于将提取出来的频率值乘以2πt分别作为DDTFA方法的初始相位值，得到IMF分量的瞬时频率特性；时频分布获取模块，用于将得到的IMF分量的瞬时频率特性中各IMF分量分别进行SWT处理，得到时频分布。进一步的，在本专利技术的基于对ENPEMF信号进行BSWT-DDTFA时频分析的系统中，频率提取模块包含：最大值查找单元，用于找到SWT时频分布矩阵Tf(t,f)中的最大值max；二值化处理单元，用于将SWT时频分布矩阵Tf(t,f)中的大于k1*max的值全部置1，小于k1*max的值全部置0，k1为预设的系数，0<k1<1；行坐标数组形成单元，用于对SWT时频分布矩阵Tf(t,f)的每一行的数据进行求和，找到和最大的数hangmax，依次获取和大于k2*hangmax的各行坐标形成数组hangshu()，k2为预设的系数，0<k2<1；主要频率的行坐标获取单元，用于将数组hangshu()中每一类数分别求平均，将得到的平均值分别作为各主要频率所在的行坐标，其中数组hangshu()中数的分类按照下述方法实现：判断数组hangshu()中相邻两个数之间的差是否小于预设值，若是，则归为一类，否则归为不同类；主要频率提取单元，用于通过各主要频率所在的行坐标，从SWT频率数组中取出相同行数中频率值作为主要频率的值。进一步的，在本专利技术的基于对ENPEMF信号进行BSWT-DDTFA时频分析的系统中，k1等于0.05，所述k2等于0.01。实施本专利技术的基于对ENPEMF信号进行BSWT-DDTFA时频分析的方法及系统对地震进行预测，分别采用BSWT-DDTFA时频分析方法对实时的地球天然脉冲电磁场数据与地震发生前地球天然脉冲电磁场数据进行分析，分别得到时频分布，将时频分布进行比较后，判断地震发生的几率。本专利技术的得到时频分布时，能够有效抑制背景噪声和其他高斯白噪声源，得到的时频分布时频聚集特性优异，对地震发生几率的判断准确性高。附图说明下面将结合附图及实施例对本专利技术作进一步说明，附图中：图1是本专利技术的基于对ENPEMF信号进行BSWT-DDTFA时频分析的方法的一优选实施例的流程图；图2是本专利技术的基于对ENPEMF信号进行BSWT-DDTFA时频分析的系统的一优选实施例的原理框图。具体实施方式为了对本专利技术的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图详细说明本专利技术的具体实施方式。如图1所示，其为本专利技术的基于对ENPEMF(地球天然脉冲电磁场)信号进行BSWT-DDTFA(BinaryzationSynchrosqueezedWaveletTransform-DataDrivenTimeFrequencyAnalysis，基于二值化同步压缩小波变换的数据驱动时频分析)时频分析的方法的一优选实施例的流程图。在本实施例的方法中，将根据实时采集的ENPEMF信号得到的时频分布与根据预先采集的地震前的ENPEMF信号得到的时频分布进行对比，根据二者的一致性判断地震发生的几率。二者的一致性越好，发生几率越高，而一致性越差，发生几率越低。作为本实施例的一种优选方式，当二者的一致性达到一定程度时，则判断将有地震发生，此时发送预警信号，通知相关人员。二者根据ENPEMF信号得到的时频分布均是采用的下述方法实现，只是二者处理的ENPEMF信号不同，一为实时采本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于对ENPEMF信号进行BSWT‑DDTFA时频分析的方法，用于对地震进行预测，其特征在于，包含下述步骤：将根据实时采集的ENPEMF信号得到的时频分布与根据预先采集的地震前的ENPEMF信号得到的时频分布进行对比，根据二者的一致性判断地震发生的几率，其中二者一致性越好，地震发生几率越高；各时频分布均采用下述步骤获取得到：S1、对ENPEMF信号进行SWT处理，得到ENPEMF信号的SWT时频分布矩阵Tf(t,f)以及SWT频率数组；S2、根据得到的SWT时频分布矩阵Tf(t,f)，从SWT频率数组提取信号的主要频率的值；S3、将提取出来的频率值乘以2πt分别作为DDTFA方法的初始相位值，得到IMF分量的瞬时频率特性；S4、将得到的IMF分量的瞬时频率特性中各IMF分量分别进行SWT处理，得到时频分布。

【技术特征摘要】
1.一种基于对ENPEMF信号进行BSWT-DDTFA时频分析的方法，用于对地震进行预测，其特征在于，包含下述步骤：将根据实时采集的ENPEMF信号得到的时频分布与根据预先采集的地震前的ENPEMF信号得到的时频分布进行对比，根据二者的一致性判断地震发生的几率，其中二者一致性越好，地震发生几率越高；各时频分布均采用下述步骤获取得到：S1、对ENPEMF信号进行SWT处理，得到ENPEMF信号的SWT时频分布矩阵Tf(t,f)以及SWT频率数组；S2、根据得到的SWT时频分布矩阵Tf(t,f)，从SWT频率数组提取信号的主要频率的值；S3、将提取出来的频率值乘以2πt分别作为DDTFA方法的初始相位值，得到IMF分量的瞬时频率特性；S4、将得到的IMF分量的瞬时频率特性中各IMF分量分别进行SWT处理，得到时频分布。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2包含下述子步骤：S21、找到SWT时频分布矩阵Tf(t,f)中的最大值max；S22、将SWT时频分布矩阵Tf(t,f)中的大于k1*max的值全部置1，小于k1*max的值全部置0，k1为预设的系数，0<k1<1；S23、对SWT时频分布矩阵Tf(t,f)的每一行的数据进行求和，找到和最大的数hangmax，依次获取和大于k2*hangmax的各行坐标形成数组hangshu()，k2为预设的系数，0<k2<1；S24、将数组hangshu()中每一类数分别求平均，将得到的平均值分别作为各主要频率所在的行坐标，其中数组hangshu()中数的分类按照下述方法实现：判断数组hangshu()中相邻两个数之间的差是否小于预设值，若是，则归为一类，否则归为不同类；S25、通过各主要频率所在的行坐标，从SWT频率数组中取出相同行数中频率值作为主要频率的值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，k1等于所述0.05，k2等于所述0.01。4.一种基于对ENPEMF信号进行BSWT-DDTFA时频分析的系统，...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝国成，白雨晓，吴敏，赵娟，杨越，刘辉，王巍，
申请(专利权)人：中国地质大学武汉，
类型：发明
国别省市：湖北,42