Method of adaptive threshold wavelet processing of pulse signals
Authors: Тристанов A.Б. , Луковенкова О.О. , Солодчук А.А. 
Published: December 2023

Регистрируемые на геодинамическом полигоне полуострова Камчатка сигналы геоакустической эмиссии (ГАЭ) являются сложным многокомпонентным источником информации о напряженно-деформированном состоянии среды на мезомасштабах. Данный вид сигналов имеет импульсную природу. В ряде работ было показано, что нарастание интенсивности следования импульсов является возможным предвестником землетрясений. Сигналы ГАЭ часто содержат шумы и помехи, появление которых обусловлено рядом причин, например, неоднородностью среды распространения, влиянием погодных условий, человеческой деятельностью и др. Так, сигналы ГАЭ содержат постоянно присутствующий фоновый шум, при этом его интенсивность меняется с течением времени. Этот шум существенно искажает форму геоакустических импульсов и тем самым осложняет анализ сигналов, выделение его структурных компонент и, как следствие, снижает достоверность его прогностических возможностей. В представленной статье приведены результаты оценки фонового шума геоакустических сигналов. Показано, что фоновый шум сигналов ГАЭ по структуре похож на грубо оцифрованный Гауссов шум, а отношение сигнал/шум для одиночных импульсов в среднем составляет 17 дБ. На основе этих оценок для очистки сигнала от шума и восстановления формы одиночных импульсов предлагается метод адаптивной пороговой вейвлет-обработки. Вейвлет-преобразование является достаточно распространенным методом представления нестационарных сигналов с локализованными частотно-временными особенностями. Значение порога рассчитывается эмпирическим методом Байеса. Для вейвлет-обработки выбраны койфлеты четвертого порядка. В заключении приведены результаты вычислительного эксперимента, подтверждающие высокую эффективность использования выбранного метода для предобработки импульсных сигналов ГАЭ.

Geoacoustic emission (GAE) signals recorded at the geodynamic test ground of the Kamchatka Peninsula are a complex multicomponent source of information about the stress-strain state of the environment at mesoscales. This type of signal has a pulse nature. A number of studies have shown that an increase in the intensity of pulse repetition is a possible precursor of earthquakes. GAE signals often contain noise and interference, the appearance of which is due to a number of reasons, for example, heterogeneity of the propagation medium, the influence of weather conditions, human activity, etc. Thus, GAE signals contain a constantly present background noise, and its intensity changes over time. This noise significantly distorts the shape of geoacoustic pulses and thereby complicates the analysis of signals, the identification of its structural components and, as a result, reduces the reliability of its predictive capabilities. The presented article presents the results of assessing the background noise of geoacoustic signals. It is shown that the background noise of GAE signals is similar in structure to roughly digitized Gaussian noise, and the signal-to-noise ratio for single pulses averages 17 dB. Based on these estimates, an adaptive threshold wavelet processing method is proposed to clear the signal from noise and restore the shape of single pulses. The wavelet transform is a fairly common method for representing non-stationary signals with localized time-frequency features. The threshold value is calculated using the empirical Bayes method. For wavelet processing, fourth-order coiflets were selected. In conclusion, the results of a computational experiment are presented, confirming the high efficiency of using the chosen method for preprocessing pulsed GAE signals.