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1.
利用经验模态分解（EMD）和整体经验模态分解（EEMD）方法，将BJFS站2000~2015年高程时间序列进行分解，发现其不仅存在1 a、0.5 a、0.25 a、2个月、1个月以及长周期等周期项，还存在以往方法很难探测出来的近似2 a周期信号。与EMD分解结果对比，整体经验模态分解可以明显减弱模式混叠现象。对各分量进行Hilbert 变换（HHT），得到时间-频率-能量的Hilbert 频谱图。结果表明，年周期和2 a周期变化是高程运动的主要贡献项。利用小波变换方法对比验证EEMD的分解结果表明，与小波分析相比，EEMD重构信号与高程序列差异的RMS更小，证明了HHT-EEMD方法在数据资料分析过程中的有效性。对环境负载及GRACE负载造成的测站位移进行功率谱分析得出，环境负载确实会造成IGS站高程时间序列的1 a、0.5 a以及季节性运动，GRACE负载还验证了2 a信号的存在。 相似文献
2.
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
3.
引入一种改进的集合经验模式分解方法（improved ensemble empirical mode decomposition，IEEMD）进行多路径误差的建模。与EEMD方法相比较，IEEMD方法可以有效地克服模态分量数目不一致和分解不彻底等问题，并将原始序列分解为不同尺度的模态分量。同时，考虑到不同模态分量中高斯白噪声的能量密度与平均周期之积为常数，设计一种自动选择尺度与重构的方法，用于模态分量的选择与重构，进而构建GPS多路径误差模型。在此基础上，采用恒星日滤波技术，进行邻近周日GPS坐标序列中多路径误差的实时削弱。实验结果表明，采用同样的尺度选择方法和恒星日滤波技术，使用IEEMD方法可以得到比EEMD方法精度更高的GPS坐标序列。 相似文献
4.
利用小波变换对暴雨过程中GNSS气象要素的初步探索 总被引：1，自引：0，他引：1
利用小波分解对地基GNSS获取的可降水量(PWV)、气压和对流层延迟(ZTD)等时序进行处理和分析,以暴雨的实际降水量作为判别依据。研究结果表明,1 h间隔PWV与ZTD的小波高频分解系数接近,均能够从中提取暴雨预报特征信息,可用高频ZTD代替PWV进行小波分析;频率在30 min-1h之间的ZTD,预报时间信息应在第1~3层级进行搜寻,30 min以下频率的应在第3~5层级进行搜寻;db4小波分解PWV的暴雨预报阈值可设为-1.2,db4小波分解ZTD的暴雨预报阈值可设置为-0.007,db2小波分解ZTD的暴雨预报阈值可设为-0.01。 相似文献
5.
GRACE与SLR J_2项时间序列的小波分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用小波功率谱分析和离散小波变换,对CNES/GRGS、CSR、GFZ等研究机构发布的GRACE时变重力位模型的J2项时间序列进行了周期分析和特征提取,并与利用SLR跟踪数据获得的J2项时间序列的分析结果进行了比较,结果显示:SLR跟踪数据获得的J2项相较GRACEJ2项具有更明显的季节性变化特征.GRACE 时变重力位模型的J2项中混淆进了161天的周期信号,是由海洋潮汐模型中存在的太阳半日分潮S2项的误差引起的. 相似文献
6.
使用Bernese 5.2软件双差定位程序处理西南极区域24个GPS基准站9 a的观测资料,获得各站单日解坐标时间序列.利用主分量分析法和独立分析法对其进行空间滤波,对比分析2种方法的滤波效果,然后采用极大似然估计法分析滤波前后各站时间序列的噪声特征,建立最优噪声模型,并分析共模误差对测站速度的影响.结果表明,2种方法... 相似文献
7.
研究了基于奇异谱分析的北斗恒星日滤波算法，采用相空间重构Cao算法来确定奇异谱嵌入维度，并针对Cao算法的不足进行改进，提高奇异谱分析法的准确性和计算效率。分析北斗系统不同星座卫星的轨道重复周期特性，通过计算确定北斗系统多路径误差的周期约为86 160 s。利用奇异谱分析法和传统小波分析法对北斗短基线解算结果进行恒星日滤波处理。结果表明，本文提出的奇异谱分析法多路径滤波效果优于小波滤波法，能较好地消除原始坐标序列中的多路径误差。 相似文献
8.
通过比较2013-11~12的BJNM站点GPS PWV序列与天坛站点PM2.5浓度序列发现,两者的相关系数大于0.535,sig值小于0.01,存在显著的正相关特性;基于小波分析方法剔除高频噪声、细微扰动和小尺度系统影响的第4层低频系数重构的PWV序列与PM2.5序列的相关性达到0.749;高频系数重构的PM2.5序列与PWV序列的相关性达到0.839,更能反映两者的正相关特性。 相似文献
9.
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
10.
为增强信号提取的信噪比，采用奇异谱分析（SSA）对测站大地高序列进行分解与重构，利用仿真实验确定嵌入维数与截断主分量个数的选取原则，进一步将SSA方法应用到CORS时序形变信息提取中。通过FFT分析发现，大地高时序以分解的季节性变化成分为主，重构后时序标准差明显减小，表明SSA方法可有效提高CORS大地高时序信噪比，起到降噪平滑作用。研究结果对地壳垂直形变特征表达及SSA应用拓展具有一定意义。 相似文献
11.
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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13.
以2014-01~03的河北省GPS和PM2.5观测数据为例,利用小波变换方法开展GPS水汽和PM2.5浓度的相关性分析。结果表明,低频系数重构的GPS水汽与PM2.5浓度序列较好地反映了两者之间的正相关特性;D7高频信号（128~256 h）及D7与D6高频信号（64~256 h）重构的GPS水汽与PM2.5浓度的相关性较原始序列的相关性有较大提高;对于持续7 d的重度雾霾过程,由第7层和第6层高频系数重构的GPS水汽序列与PM2.5浓度序列的相关性达到0.890;不同时刻水汽变化对PM2.5浓度观测的影响,在水汽变化波动较大时段,水汽与PM2.5浓度的相关性为正;对于水汽变化波动较小时段,由于水汽与PM2.5浓度峰值时刻的差异,水汽与PM2.5浓度序列的相关性则不明显。 相似文献
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15.
遥感技术已经成为基础地质调查必不可少的手段。为提高地质填图效率及精度, 本研究提出了基于ASTER的岩性自动分类加主要和典型造岩矿物识别的填图方法。首先, 对ASTER数据进行主成分变换, 对选取的第一主分量采用Haar小波进行多尺度小波分解, 将小波系数的统计特征作为纹理特征, 构建纹理及光谱多维特征空间; 接着, 运用支持向量机(SVM)进行岩性分类; 同时, 根据光谱特征提取主要造岩矿物; 最后将主要造岩矿物叠加在分类结果上, 结合野外调查背景进行岩性填图。混淆矩阵结果显示光谱+小波纹理分类精度可以达到83.496 2%, 较光谱+灰度共生矩阵纹理分类精度提高了2.675 6%, 较光谱特征分类精度提高了6.318 9%。与最大似然法(MLC)分类相比, SVM分类精度提高了6.623 7%。矿物提取结果表明, 构造的提取指数可有效提取白云母、黑云母、方解石、角闪石等矿物。野外工作证明, 填图结果与野外调查结果的相关系数为0.7, 可见, 基于ASTER数据利用图像处理技术、机器学习算法及波段运算可作为植被覆盖较少地区有效的地质填图手段。 相似文献
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17.
对微波辐射计观测与地基GPS反演的可降水量数据分1个长时段和2个短时段进行奇异谱分析,提取两种数据在不同时段的主体趋势及周期项,验证地基GPS反演可降水量的可行性。结果表明,与微波辐射计观测数据相比,地基GPS反演可降水量数据均方根误差在2 mm左右,主体趋势具有较强的相关性,周期相同或相近,利用地基GPS反演可降水量是可行的。 相似文献