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文中以298个验潮站作为研究对象,采用广义高斯-马尔科夫模型(GGM)、自回归滑动平均模型(ARMA)以及分形自回归聚合滑动平均模型(ARFIMA)三种模型,对验潮站坐标时间序列噪声模型特性及海平面变化趋势进行估计分析,并探讨了时间跨度对验潮站速度估计的影响. 实验结果表明:验潮站坐标时间序列主要呈现为ARFIMA(1,0)、ARFIMA(2,2)、ARMA (1,0) 噪声特性;验潮站速度估计结果表明64.77%的站点速度值所处区间为0~4 mm/a,平均海平面速度为1.25 mm/a,整体处于上升趋势. 随着时间跨度的增加,验潮站坐标序列速度不确定度逐渐由发散趋于收敛,大于110 a的时间跨度有助于获取稳健的验潮站速度估计值. 相似文献
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针对GNSS站坐标时间序列信噪不易分离的问题,在传统EMD去噪方法的基础上,本文提出了一种联合LMD与EMD的坐标时间序列去噪方法。该方法首先采用LMD分解原始坐标时间序列,基于连续均方误差(CMSE)原则分离高频噪声与低频信号,保持低频分量不变;然后对高频分量进行EMD去噪;最后以2次分解所得低频信号之和作为去噪后时间序列。以仿真数据与8个GNSS基准站实测数据进行试验,通过多种评价指标进行精度评估。结果表明,与传统EMD方法相比,联合LMD与EMD的方法能够更加精确地去除坐标时间序列中的噪声。 相似文献
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