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地震动时程是非平衡的,而且蕴涵着土层等介质的非线性信息.传统的地震动时程的频谱分析方法,如Fourier谱分析方法,在单独的时间域或单独的频率域中描述地震动时程,因此,其很难直观、明确地把握非平衡地震动时程的某些时变特征.基于Fourier变换的加窗Fourier谱分析或短时Fourier谱分析、以及小波分析方法是时频分析方法,它们能够在联合的时间—频率域中描述地震动时程,因此它们能够在一定程度上把握地震动时程的非平稳特性.但是,一方面,与Fourier变换一样,这两种时频分析方法的基函数(即简谐波函数与母波函数)都是预先设定好的,当需要处理的波形与规则的简谐波或母小波相比发生扭曲时,为从数学上拟合原始波形,Fourier变换与小波变换不得不引入大量的"伪"谐波分量,而这种"伪"谐波分量是不具备明确的物理意义的;另一方面,短时Fourier变换所得到谱图与小波变换所得到小波谱都存在着固有的分辨率方面的问题.希尔伯特—黄变换(Hilbert-Huang Transform,简称HHT)是一种新的非平稳信号的处理技术,它是由美国宇航局的Norden E.Huang教授于1998年在经典的Hilbert变换的基础上提出的.该方法由经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)与Hilbert谱分析(Hilbert Spectral Analysis,简称HSA)两部分组成:任意的非平稳信号首先经过EMD方法处理后被分解为若干个本征模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF);然后对每个IMF分量进行Hilbert谱分析得到相应分量的Hilbert谱;最后汇总所有IMF分量Hilbert谱就得到了原始非平稳信号的Hilbetr谱.按照这种方法得到的Hilbert谱在联合的时间—频率域中描述非平稳信号,其具有非常高的时频分辨率,而且EMD方法分解所得到的IMF分量也具备明确的物理意义.该文即是围绕着HHT方法,对其方法本身及其在地震工程中的应用展开研究.在HHT方法本身的研究方面,针对EMD方法中的边界问题,该文利用自回归模型(AR模型),提出了一种"边筛分、边延拓"的算法.该算法利用AR模型(或称为线性预测模型)分别在信号的两端预测出两个附加的极大值点和两个附加的极小值点,然后利用三次样条插值将信号本身的极值点与估计出的附加极值点连结起来形成信号的上下包络线,最后通过"筛分"处理将原始信号分解成一系列IMF分量.该算法充分利用了自回归线性预测模型计算效率高、有限几步内预测精度高、以及对低频信号的预测精度高的优点,可以比较好地抑制信号的边界效应对EMD分解结果的影响.综上所述,该文对HHT方法本身及其应用展开了研究工作.在方法研究方面,针对边界问题,该文利用自回归模型对EMD方法进行了一定的改进.在应用研究方面,该文利用HHT对结构动力学基本问题的研究揭示了应用HHT方法分析SDOF体系动力响应所得结果的物理意义;而该文利用HHT方法对场地液化的研究则尝试了该方法在地震工程中的应用.