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高考申論題 113年 [地震測報] 時序分析

第 一 題

📖 題組:
表面波(surface wave)是地震研究的重要震波之一,要計算表面波的群速(group velocity)經常利用高斯濾波器(Gaussian filter)來進行時頻分析(Time-Frequency analysis),請回答下列問題:
📝 此題為申論題,共 5 小題

小題 (一)

何謂時頻分析?(3 分)

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看到「時頻分析」,應直覺聯想到傳統傅立葉轉換的局限性(無法得知特定頻率發生的時間點)。作答時需點出其「核心定義」(同時解析時間與頻率)、「適用對象」(非平穩訊號)以及「實務意義」(觀察頻譜隨時間的變化)。

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「時頻分析」(Time-Frequency Analysis)指一種同時在時間域與頻率域中二維地描述與解析訊號特徵的數位訊號處理技術。其特徵包含: (1) 克服傳統頻域分析限制:傳統傅立葉轉換(Fourier Transform)僅能呈現訊號整體的頻率成分而喪失時間資訊;時頻分析則能明確指出特定頻率事件發生的確切時間點。 (2) 適用於非平穩訊號:針對統計特性隨時間改變的非平穩訊號(Non-stationary signals,如地震波),能精準捕捉其瞬時頻率與能量隨時間的動態演變。

小題 (二)

請寫出高斯濾波器在時間域和頻率域的一般表示式。(4 分)

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本題核心在考驗高斯函數傅立葉轉換對的熟悉度。看到時頻分析與高斯濾波器,應聯想到高斯函數在時域與頻域皆保持高斯鐘形(Gaussian bell)特徵,作答時務必明確寫出決定頻寬/時寬的控制參數(如 α 或 σ),若能補充地震分析常用的帶通(頻率平移)形式則更為完備。

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【破題】高斯濾波器(Gaussian filter)的重要特性在於其時間域與頻率域的函數形狀皆為高斯鐘形曲線,是時頻分析中達到測不準原理下限(即最佳時頻解析度)的理想視窗函數。 【論述】 一、標準低通高斯濾波器(Low-pass Gaussian Filter)的一般表示式:

小題 (三)

如何利用高斯濾波器進行時頻分析以求得表面波的群速?(8 分)

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考生看到此題應先聯想到表面波的「頻散(Dispersion)」特性,即不同頻率波的傳播速度不同。解題核心在於說明「多重濾波分析法(Multiple Filter Technique)」,描述如何利用高斯濾波器在頻域提取特定中心頻率的訊號,並轉回時域找出包絡線最大值對應的到達時間,進而計算出該頻率的群速。

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【破題】表面波具有頻散(dispersion)特性,不同頻率的波群傳播速度不同。利用高斯濾波器進行時頻分析,實務上常採用「多重濾波分析法(Multiple Filter Analysis, MFA)」,藉由萃取各中心頻率的能量到達時間來計算群速。 【論述】 一、訊號轉換與高斯濾波(頻域處理)

小題 (四)

下圖是以某一中心頻率濾波後所得到頻率域的實部及虛部,請問該如何安排此實部及虛部,使其能正確逆轉換回到時間域?(可繪圖輔助說明)(5 分)
題目圖片

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看到這題先聯想「時間域為實數信號(Real Signal)」對應的「頻域共軛對稱性(Conjugate Symmetry)」。因此,逆轉換前必須將給定的單邊頻譜(正頻率 0 到 f_N),依據實部偶對稱、虛部奇對稱的原則,補齊完整的雙邊頻譜(如 -f_N 到 f_N 或 0 到 f_s),方能藉由 IFFT 正確還原為無虛部殘留的實數時域訊號。

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【解題思路】利用實數訊號傅立葉轉換的「共軛對稱性(Conjugate symmetry)」原理。 【詳解】 已知:時間域的地震表面波訊號必定為「純實數訊號(Real-valued signal)」。

小題 (五)

承(四),若此頻譜為位移譜,請問在頻率域該如何處理,使其逆傳換回到時間域後變為速度紀錄?(5 分)
題目圖片

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看到由位移求速度,首先應聯想到物理定義:速度是位移對時間的一階微分。接著套用傅立葉轉換的「時間微分性質」,時域的微分操作對應於頻域中將頻譜乘以 $i\omega$(或 $i2\pi f$),即可得出處理方法。

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【解題思路】利用傅立葉轉換的時間微分性質(Time Differentiation Property)。 【詳解】 已知:在時間域中,速度 $v(t)$ 為位移 $u(t)$ 對時間的一階微分,即 $v(t) = \frac{du(t)}{dt}$。

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