中国是一个地震频发的国家,并且由于固体潮与地震有一定的触发关系,因此,固体潮的研究对我国地震有重要意义。然而重力固体潮信号中包含有非常丰富的潮汐谐波分量,如何从观测数据中提取出与地震有物理关联的地震前兆信息,一直以来都是学者们研究的课题。由重力固体潮信号的产生机理可知,其是由能量相对较强的日波、半日波分量,和能量相对较弱的年波、月波等长周期波分量混合而成,因此,在这些有较大能量差异的谐波分量中,很难把能量较弱的异常信息凸显出来。所以,若要对其进行有效的分析,须首先将重力固体潮信号的强弱潮汐谐波分量进行分离。本文的研究工作如下:本文基于一种重力固体潮分解模型。根据此模型,本文运用独立成分分析对信号进行加性分解,成功将信号分解为三路,并且三路独立分量和三维正交分解模型一一对应,证明各分量是相互正交叠加形成的重力固体潮信号。在对独立成分分量的谱相关分析中,自相关运算会使强的分量更强,而弱的分量更弱,针对这一问题,本文采用独立成分间的互相关谱,凸显弱的潮汐谐波分量,实现更高分辨率的谱相关分析,来揭示重力固体潮,谐波分量的调制关系,因此可以得到更丰富的谐波分量间异常调制信息,将微弱的地震前兆信息凸显。通过和潮汐谐波频率标准值进行比较分析,发现潮汐谐波分量之间普遍存在直接或间接乘性调制的关系,由此证明了本文的算法,不但从加性分解的角度有效分离了重力固体潮信号中强度差异比较大的独立成分,而且基于对独立分量间的互相关谱,揭示了潮汐谐波间普遍存在的乘性调制的关系,因此成功的揭示出在重力固体潮信号中,各个潮汐谐波分量之间的叠加与调制方式。在此基础上,选取云南地区三个时间段的实际地震案例进行分析,并和潮汐谐波标准值对比,发现长周期谐波分量与日波、半日波相比,和标准值存在更明显和普遍的误差,说明长周期谐波分量相比于日波、半日波,能更清晰的反映地震场景下重力固体潮信号中存在的地震前兆信息。