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地球物理复杂信号的多尺度熵分析方法震灾防御技术
第 4 卷 第 4 期 震灾防御技术 Vol. 4, No. 4
2009 年 12 月 Technology for Earthquake Disaster Prevention Dec., 2009
谢周敏,2009. 地球物理复杂信号的多尺度熵分析方法. 震灾防御技术,4 (4 ):380—385.
地球物理复杂信号的多尺度熵分析方法1
谢周敏
(中国地震局地壳应力研究所,北京 100085 )
摘要 为了研究地球物理观测信号在多尺度空间中的复杂性,本文提出了一种新的广义熵谱
(General Entropy Spectral )概念,其在零频率下的值正好给出了传统意义的信息熵。同时,还提
出了一种新的局部多尺度熵(Local Multiscale Entropy )分析方法,该方法结合了信息熵和多尺度
方法,可用于对数据特征、信息复杂度进行多尺度表达。上述这些新方法适用于分析各种复杂的
地球物理信号,以便深入挖掘更多的信号特征和信息。
关键词:地球物理复杂信号 多尺度熵 多尺度分析
引言
熵的概念最初来源于热力学,但是,经过 100 多年的发展,熵的应用己经远远超过了热
力学、统计物理的范畴,而直接或间接地渗入了信息论、数学、天体物理、地球科学、医学
乃至生命科学和社会科学等不同领域。1948 年,C.E. Shannon 把统计热力学中 Boltzmann 熵的概
念引入信息论中,把熵作为一个事件的不确定性或信息量的度量,创立了信息熵的概念,从
而奠定了现代信息论的理论基础,信息熵成为度量和分析各种物理与非物理系统状态复杂性
的重要工具。信息熵已经在一些地震前兆信号分析中获得了广泛的应用(范琦,2003 ;郭德
科,2001 ;李圣强等,2001 ;张昭栋等,2001 ;2002a ;2002b )。
数据和信号的复杂性是多尺度的(Chai,2003 )。对于各种地球物理观测信号,例如地震
波、地磁信号、声发射、地热前兆、地下水位变化等,由于数据或信息的本身是复杂的,有
可能包含不同尺度的特征,如果对数据的分析仅局限于某一尺度上,那么便难以更全面地刻
画数据的特征,处理结果也缺乏稳定性,已有的一些研究发现,通过挖掘信号在多个尺度下
的特征可以获得更有价值的隐藏信息(李春峰等,2005 )。为此,本文结合多尺度分析方法和
信息熵概念,分别提出了两种方法:在傅立叶频域空间多尺度展开的广义熵谱和在小波域空
间多尺度展开的局部多尺度熵。
1 基金项目 国家自然科学基金资助项目;地震行业科研专项项目(200708047 ),中国地震局地壳应力研究所
基本科研业务专项资金资助项目(ZDJ2009-03 )。
[收稿日期] 2009-08-27
[作者简介] 谢周敏,男,生于 1975 年。中国地震局地壳应力研究所助理研究员,北京大学地球与空间科学学院博士研究
生。研究方向:地应力场数值模拟方法,有限元方法,地震信号处理方法,地球物理勘探。E-mail: Zhm_x@163.com
4 期 谢周敏等:地球物理复杂信号的多尺度熵分析方法 381
1 信息熵介绍
信息熵的数学表达式如下(Jaynes,1957):
n
H =−k ∑p log p (1)
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