Вестник КРАУНЦ. Физ.-мат. науки. 2022. Т. 41. №4. C. 120-136. ISSN 2079-6641

Содержание выпуска

Read English Version US Flag

ИНФОРМАЦИОННЫЕ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

УДК 004.04

Научная статья

Современные методы обработки и анализа импульсных геофизических сигналов

О. О. Луковенкова, М. A. Мищенко, Ю. И. Сенкевич, А. О. Щербина

Институт космофизических исследований и распространения радиоволн ДВО РАН, 684034, п. Паратунка, ул. Мирная, 7, Россия

E-mail: o.o.lukovenkova@yandex.ru

В Институте космофизических исследований и распространения радиоволн выполняются исследования различных физических полей. Часто регистрируемые в ходе таких исследований сигналы имеют импульсную природу, т. е. представляют собой последовательности импульсов. В настоящей работе описаны современные методы цифровой обработки сигналов, применяющиеся для анализа импульсных геофизических сигналов. Для поиска фрагментов сигнала, содержащих аномалии, применяется цифровая фильтрация по семи частотным диапазонам и последующее усреднение на интервалах длительностью 1 с. Для выделения отдельных импульсов в условиях постоянно присутствующего нестационарного шума используется адаптивная пороговая схема. Для шумоподавления и выделения информативной составляющей сигнала применяется вейвлет-обработка. Для анализа частотно-временной структуры импульсов авторы предлагают использовать метод разреженной аппроксимации. Для анализа особенностей формы импульсов используется преобразование импульса в бинарную матрицу, однозначно определяющую форму импульса.

Ключевые слова: импульсные сигналы, обработка сигналов, анализ сигналов.

DOI: 10.26117/2079-6641-2022-41-4-120-136

Поступила в редакцию: 01.12.2022

В окончательном варианте: 06.12.2022

Для цитирования. Луковенкова О. О., Мищенко М. A., Сенкевич Ю. И., Щербина А. О. Современные методы обработки и анализа импульсных геофизических сигналов // Вестник КРАУНЦ. Физ.-мат. науки. 2022. Т. 41. № 4. C. 120-136. DOI: 10.26117/2079-6641-2022-41-4-120-136.

Контент публикуется на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.ru)

© Луковенкова О. О. и др., 2022

Финансирование. Работа выполнена в рамках реализации государственного задания №АААА-А21-121011290003-0

Конкурирующие интересы. Конфликтов интересов в отношении авторства и публикации нет.

Авторский вклад и ответственность. Авторы участвовали в написании статьи и полностью несут ответственность за предоставление окончательной версии статьи в печать.

Список литературы

  1. Марапулец Ю. В., Сенкевич Ю. И. , Луковенкова О. О., Солодчук А. А., Ларионов И. А., Мищенко
    М. А., Малкин Е. И., Щербина А. О., Гапеев М. И. Комплексный анализ акустических и электромагнитных сигналов для оценки уровня сейсмической опасности. Владивосток: Дальнаука, 2020. 120 с.
  2. Druzhin G. I., Bashkuev Yu. B., Naguslaeva I. B., Cherneva N. V., Shevtsov B. M. Lightning according to electromagnetic field observations in Buryatiya / Proceedings, 22nd International Symposium on Atmospheric and Ocean Optics: Atmospheric Physics (Tomsk, Russian Federation, November 29, 2016), 10035, 2016 DOI: 10.1117/12.2247926.
  3. Марапулец Ю. В., Шевцов Б. М. Мезомасштабная акустическая эмиссия. Владивосток: Дальнаука, 2012. 126 с.
  4. Fu K. S., Mui J. K. A survey on image segmentation, Pattern Recognition, 1981. vol. 13, no. 1, pp. 3–16 DOI: 10.1016/0031-3203(81)90028-5.
  5. Frucci M., Sanniti G., Sanniti di Baja G. From Segmentation to Binarization of Gray-Level Im- ages, Journal of Pattern Recognition Research, 2008. vol. 3, no. 1, pp. 1–13 DOI: 10.13176/11.54.
  6. Evtikhiev N. N., Kozlov A. V., Krasnov V. V., Rodin V. G., Starikov R. S., Cheremkhin P. A. A method for measuring digital camera noise by automatic segmentation of a striped target, Computer Op- tics, 2021. vol. 42, no. 2, pp. 267–276 DOI: 10.18287/2412-6179-CO-815.
  7. Budunova K. A., Kravchenko V. F., Pustovoit V. I. Digital Frequency-Selective Filters Based on Spectra of Atomic Functions, Journal of Communications Technology and Electronics, 2019. vol. 64, pp. 1095–1100 DOI: 10.1134/S1064226919100036.
  8. Lukovenkova O., Marapulets Yu., Kim A., Tristanov A. A Complex Method for Automatic Detection of Geoacoustic Emission Pulses Preceding Earthquakes / Proceedings, 2018 International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon) (Vladivostok, Russia, October 03–04, 2018), 2018 DOI: 10.1109/FarEastCon.2018.8602865.
  9. Srikar G., Prasad Ch. R. An Enhanced Audio Noise Removal Based on Wavelet Transform and Filters, Advances in Computational Sciences and Technology, 2017. vol. 10, pp. 3111–3121.
  10. Srivastava M., Anderson C. L., Freed J. H. A New Wavelet Denoising Method for Selecting Decomposition Levels and Noise Thresholds, IEEE Access, 2016. vol. 4, pp. 3862–3877 DOI: 10.1109/AC- CESS.2016.2587581.
  11. Advances in Wavelet Theory and Their Applications in Engineering, Physics and Technology, eds. D. Baleanu: IntechOpen, 2012. 648 pp.
  12. Donoho D. L. De-noising by soft-thresholding, IEEE Transactions on Information Theory, 1995. vol. 41, pp. 613-–627 DOI: 10.1109/18.382009.
  13. Cai T. On block thresholding in wavelet regression: Adaptivity, block size, and threshold level, Statistica Sinica, 2002. vol. 12, pp. 1241—1273.
  14. Abramovich F., Benjamini Y., Donoho D. L., Johnstone I. M. Adapting to Unknown Sparsity by Controlling the False Discovery Rate, The Annals of Statistics, 2006. vol. 34, pp. 584—653 DOI: 10.1214/009053606000000074.
  15. Johnstone I. M., Silverman B. W. Needles and Straw in Haystacks: Empirical Bayes Esti- mates of Possibly Sparse Sequences, The Annals of Statistics, 2004. vol. 32, pp. 1594-–1649 DOI: 10.1214/009053604000000030.
  16. Lukovenkova O. Application of adaptive wavelet thresholding to recovery geoacoustic signal pulse waveforms / EPJ Web of Conferences, volume 254, XII International Conference “Solar-Terrestrial Relations and Physics of Earthquake Precursors” (Paratunka, Kamchatka region, Russia, September 27–October 1, 2021), 2021 DOI: 10.1051/epjconf/202125402004.
  17. Mallat S. G., Zhang Zh. Matching pursuits with time-frequency dictionaries, IEEE Transactions on l Processing, 1993. vol. 41, no. 12, pp. 3397-–3415 DOI: 10.1109/78.258082.

Луковенкова Ольга Олеговна – кандидат технических наук, старший научный сотрудник Лаборатории акустических исследований, Институт космофизических исследований и распространения радиоволн ДВО РАН, Паратунка, Россия ORCID 0000-0003-2333-4292.

Мищенко Михаил Александрович – кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник Лаборатории акустических исследований, Институт космофизических исследований и распространения радиоволн ДВО РАН, Паратунка, Россия ORCID 0000-0003-1958-5830.

Сенкевич Юрий Игоревич – доктор технических наук, доцент, ведущий научный сотрудник Лаборатории акустических исследований, Институт космофизических исследований и распространения радиоволн ДВО РАН, Паратунка, Россия ORCID 0000-0003-0875-6112.

Щербина Альберт Олегович – кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник Лаборатории акустических исследований, Институт космофизических исследований и распространения радиоволн ДВО РАН, Паратунка, Россия ORCID 0000-0002-7236-161X.

Читать статьюСкачать статью