强周期信号在地震前震波中的密度估计

我们提出一种方法，通过检验驱动的Duffing混沌振子在尺度-指数响应中的特征，用于识别地震前震波中微弱的周期性成分。这种非线性配置有助于检测和分类低振幅、噪声环境下的细微确定性特征。我们将其应用于三场中等至强震前的地震数据，并将结果与静止控制期进行比较。利用该方法检测到的弱周期信号在频率上表现出明显、系统性的变化。核密度估计凸显了马拉拉诺断段南部（伊斯坦布尔大地震可能发生地）动态变化的特征。结果表明，混沌检测方法还能揭示潜在的前兆模式，指向其在实时地震监测与预测中的潜在价值。更广泛地说，本研究促进了非线性动力学与地球物理学之间的交互，为理解活跃断层系统的复杂行为提供了另一种视角。本文提出的基于密度的弱周期信号分析方法在其他涉及大规模噪声数据及混沌特征的领域（如生理学或金融学）也可能具有应用价值。