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2.
以直立六面体模型为基础，使用相关分析研究小波基和小波阶数的选取，同时对功率谱深度估计方法进行实验。结果表明，使用恰当的小波基和小波阶数分解重力场，可以获取地层深部信息。计算的南海北部陆缘地区及其范围内珠江口、台西南盆地的莫霍面深度分别为28.3、23.9、20.8 km，与文献资料基本一致。 相似文献
3.
基于10 a以上的全球GPS台站数据，利用主成分分析法及其他数据处理方法，对台站时间序列进行预处理和结果分析，研究其中的非线性周期规律，探讨时间序列的主要影响机制。结果表明，主成分分析法可以将台站残差时空矩阵分解成若干正交成分，GPS台站时间序列的东西方向具有线性漂移趋势，全球大部分GPS台站都存在非线性周期规律，周年项和半周年周期占据主导地位。 相似文献
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5.
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针对现有区域天顶对流层延迟(ZTD)模型属于函数或格网型,参数固定,且难以表达ZTD时空快速变化特性等问题,提出一种基于小波变换、傅里叶级数拟合、自回归(AR)、支持向量回归(SVR)的组合预报新模型构建方法。该模型在时域内对ZTD序列进行小波变换,分解出低频和高频序列。低频序列采用傅里叶级数拟合成时间函数,高频序列则由AR进行预报。在空间域内利用SVR建立位置参数向傅里叶级数参数的映射。在该模型中输入时间与位置信息即可获取ZTD预报值。利用94个GNSS基站2 a的ZTD数据进行建模,24个GNSS基站1 a的ZTD数据进行预测对比。结果表明,实测值与模型预报值之间的平均偏差为-2.02 mm,均方根误差为3.07 cm,优于大部分区域ZTD模型。在伪距单点定位测试中,该模型能够显著提高定位精度。实验表明,该组合模型具有较高的预报精度和可靠性,具有一定的应用价值。 相似文献
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利用相关分析、回归分析和交叉小波变换等方法，研究青岛台短周期（小于128 min）气压波和体应变的相关系数、气压系数和时频谱。结果表明，影响青岛台体应变的短周期气压波的优势周期为16~128 min。周期小于16 min（高频段）时，相关系数较小，随周期增大而增大；周期大于16 min（低频段）时，相关系数较大，趋于稳定。在相关系数较大且稳定的周期，气压系数为（3.5~3.6）×10-9/hPa，其中周期为16~64 min的气压系数随时间波动最小。交叉小波变换能更细致地揭示不同周期气压波和体应变在时频域的相关关系。 相似文献
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提出采用加权最小二乘谱迭积算法探测超导重力观测数据隐藏的弱周期信号,该算法基于不等权的观测序列和序列的自相关性和互相关性,以高分辨率提取序列潜在的共同信号,削弱或抵消噪声信号。并以实例进行了分析和验证。 相似文献
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本文应用非线性谱分析中的最大熵谱分析方法（ＭＥＭ）、和一般线性功率谱的分析方法，对固体潮潮汐因子的时间序列进行了综合研究，指出固体潮潮汐因子的时间序列中普遍存在明显的半月左右周期的特征频谱；将其应用于地震前兆的分析与探索，对固体潮潮汐因子特征频谱中的前兆变化特征进行了解释，得出结论：半月左右周期的频率域，是固体潮观测中前兆响应的一个重要主频域。 相似文献
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针对GPS可降水量时间序列具有非线性、非平稳性的特征，研究一种基于小波分解（WD）、遗传算法（GA）和最小二乘支持向量机（LSSVM）的GPS可降水量短临预报方法。先采用小波分解将GPS可降水量时间序列分解成便于预报的低频分量和高频分量；然后利用遗传算法优化LSSVM参数，进而对各分量建立预报模型；再将各分量预报结果进行叠加重构得到最终预报结果。选取两组数据进行实验，并将预报结果分别与LSSVM和遗传小波神经网络（GA-WNN）预报结果进行对比。结果表明，该组合模型具有良好的泛化能力，可有效解决神经网络易陷于局部极小的问题，提高了全局预报精度。 相似文献
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将EMD分解与小波分析组合应用于VTEC周期探测,通过对多尺度分解后的IMF分量进行小波分析,探测可能存在的电离层活动周期,从而提高探测成功率。分别对高、中、低3个不同纬度的VTEC序列进行周期探测,验证了该方法的可行性,并发现可能存在6 d、24 d等周期。 相似文献
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针对GAMIT/GLOBK软件解算得到的4 a GPS/PWV时间序列的特征提取问题，提出基于滤波辅助的部分集成经验模态分解（PEEMD）与Hilbert谱分析相结合的特征提取方法。首先，在PEEMD方法的基础上,结合滤波辅助的PEEMD方法与Hilbert谱分析，建立GPS/PWV时间序列特征提取模型；然后，将所提出的方法应用于TNML测站4 a的GPS/PWV长时间序列和7 d的GPS/PWV短时间序列分析中，并将滤波辅助的PEEMD结果与传统的小波分解结果进行对比。结果表明，该特征提取方法能准确有效地提取出 GPS/PWV时间序列中的周年周期和日周期特征分量，滤波辅助的PEEMD分解结果与小波分解结果一致，且提取的特征分量与原始信号更加吻合。 相似文献
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基于SSA技术对GPS时序的去噪及季节信号分离进行研究。通过对模拟数据及GPS实测数据的分析,并与经验模式分解EMD（empirical mode decomposition）和小波分析方法进行对比,结果表明,SSA、EMD和小波分析均是有效的去噪方法,但SSA去噪性能更优越,且能更有效和稳定地从GPS时序中提取周期项信号。 相似文献
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DAI Dejun WANG Wei QIAO Fangli YUAN Yeli 《中国海洋大学学报(英文版)》2007,6(4):345-348
Laboratory experiments and field observations show that the equilibrium range of wind wave spectra presents a – 4 power law when it is scaled properly. This feature has been attributed to energy balance in spectral space by many researchers. In this paper we point out that white noise on an oscillation system can also lead to a similar inverse power law in the corresponding displacement spectrum, implying that the – 4 power law for the equilibrium range of wind wave spectra may probably only reflect the randomicity of the wind waves rather than any other dynamical processes in physical space. This explanation may shed light on the mechanism of other physical processes with spectra also showing an inverse power law, such as isotropic turbulence, internal waves, etc. 相似文献
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针对GNSS高程时间序列中不可避免地含有粗差,以及在非线性、不平稳性的高程时间序列中粗差难以探测的问题,在传统MAD方法基础上,构建一种引入小波分析的WT-MAD粗差探测方法.利用模拟数据和LHAZ、BJFS、TWTF三个IGS站的实测高程数据进行实验,将WT-MAD法与基于最小二乘的3σ法、IQR法和MAD法进行对比... 相似文献
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以青岛地铁3号线地表变形横向观测线实测数据为例,开展小波去噪及时序组合预测模型的研究。首先,采用小波理论对观测值进行粗差剔除与去噪处理,根据均方误差最低、信噪比最高的原则,证实dmey小波1层分解、rigrsure软阈值小波去噪方法是最优的。其次,给出地铁隧道地表变形灰色-时序组合预测模型表达式,选用等维新息GM(1,1)模型和残差时间序列模型进行地表变形叠合预测。最后,通过小波去噪后时间序列预测模型、小波去噪前灰色-时序组合预测模型、小波去噪后灰色-时序组合预测模型进行计算分析,结果表明小波去噪后灰色-时序组合模型预测精度最高,并分析了各模型预测精度差别的成因。 相似文献