为了满足城市人口密集区域电力需求的不断增长,更科学合理地对变电站进行选址已经成为促进电力行业持续健康发展乃至保证民生的重要任务。变电站的选址应避开天然溶洞、地震断裂带等存在不良地质的区域,但是大部分城市的地下空间仍然存在地质情况不明的问题,因此查明城市地下空间的地质情况对变电站厂址的确定、总平面图的设计、对不良地基土的处理及施工建议等方面起决定性作用。微动探测技术是一种基于平稳随机过程的勘察方法,无需人工激震,对环境无破坏,抗干扰能力强,施工便捷,对于查明城市变电站地下空间的地质结构有良好的发展前景。但由于城市环境的复杂性,当存在较强干扰时,会破坏微动信号的平稳性,同时,有效信号和干扰信号混杂在一起,难以辨识有效信号,导致数据分析效果差。鉴于此,本文提出了基于RT-STI的微动信号平稳性分析方法,并针对信噪混杂问题提出了基于ICEEMDAN联合S-G的微动信号有效提取方法。通过模拟仿真和实际实验证明了微动信号平稳性分析方法的可行性和有效信号提取方法的正确性。本文的主要工作内容如下:（1）分析了两种典型的微动探测数据处理方法。一种是以单台站观测的H/V谱比法,通过从微动信号中提取H/V谱比曲线,分析观测场地的卓越频率（峰值频率）和横波速度;一种是多台站的空间自相关法（SPAC）,采用嵌套三角形布阵方式采集微动信号,通过提取的频散曲线反演地层结构的横波速度。（2）改进了两种基于宽平稳的数理统计学平稳性检验方法。轮次检验（RT）方法效率快,但存在将部分平稳信号误判为非平稳的缺点。Space Time Index（STI）方法能准确的识别信号平稳性,但算法较复杂,运算时间长。本文改进了STI方法的运算效率,提出了综合两种方法优点的RT-STI方法,分析了以距离为单一变量的多普勒噪声信号,准确且较快速的识别了其平稳性。（3）有效提取了平稳的微动信号。Savitzky-Golay滤波器能较好地保持信号的幅值和带宽,但对高频干扰只能削弱,无法完全滤除。本文分析了经验模态分解及其改进后各方法的优缺点,提出改进的自适应噪声完备集合经验模态分解（ICEEMDAN）,该方法重构误差小(量级仅为10^-16),具有完备性的特点,且计算速度快。本文提出的ICEEMDAN联合S-G方法采用S-G滤波器平滑由ICEEMDAN方法分解的部分高阶模态分量,并与剩余信号重构,解决了因舍弃高频分量造成的有效信号缺失问题,避免了对高频干扰滤除不彻底的不足。（4）通过模拟仿真和实际实验验证了本文方法的有效性。对比了平稳性分析及有效提取前后实测微动信号的H/V谱比曲线和SPAC频散曲线,结果表明有效提取后的平稳微动信号更接近实际观测场地的卓越频率,更好地体现了实际地层的横波速度结构。针对人为经验判别微动信号平稳性的缺陷及难以辨识有效信号的不足,本文提出的微动信号平稳性分析及有效信号提取方法,可以提高微动探测城市地下空间的精度和效率,进一步为城市变电站厂址的选取和设计等提供有效指导。