LSTSA模型用于改进日长变化序列的小波变换

通过实际天测得到的日长变化资料的分析研究，证实了将非线笥的跳步时间序列分析模型（LSTSA）结合到小波变换中，能够有效削弱小波变换中时频谱的端部畸变效应，显提高对低频信号的检测能力。LSTSA模型将对不上波变换中时频谱技术的更好、更广泛的应用作出一定的贡献。     

利用端点延拓提高LS + NN模型的UT1-UTC预报精度

现有UT1-UTC预报模式在进行周期项与残差项拟合分离时,通常没有考虑最小二乘拟合序列的端部效应,预报精度难以取得较大提高。针对最小二乘拟合存在的端部效应,首先采用灰色模型在UT1-UTC序列的两端进行数据延拓,形成一个新序列,然后对新序列进行最小二乘拟合,最后再联合最小二乘和神经网络(LS+NN)模型对UT1-UTC原始序列进行外推。结果表明,对UT1-UTC序列进行端点数据延拓再进行最小二乘拟合,能够有效地改善最小二乘拟合序列的端部效应;相对于常规LS+NN模型,端部效应改善的LS+NN模型的UT1-UTC预报精度有一定提高,尤其对中长期预报精度提高更为明显。     

利用端部效应改善的最小二乘外推模型进行UT1-UTC预报

现有的UT1-UTC预报模式在进行周期项与残差项拟合分离时,通常没有考虑最小二乘拟合序列的端部畸变现象(数据处理中称为端部效应),预报精度难以取得较大改善。针对最小二乘拟合存在的端部畸变现象,首先采用时序分析方法在UT1-UTC序列两端进行数据延拓,形成一个新序列,然后用新序列求解最小二乘外推模型系数,最后再联合最小二乘外推模型及神经网络对UT1-UTC序列进行预测。结果表明,在UT1-UTC序列端部增加延拓数据,可以有效地抑制最小二乘拟合序列的端部畸变,相对于常规的最小二乘外推模型,基于端部效应改善的最小二乘(Edge-effect Corrected Least Squares,ECLS)外推模型的UT1-UTC中长期预报精度改善明显。     

极移振幅和相位的时—频域统计分析

极移的各种周期变化与地球上的许多现象，如地震等，有某种紧密的联系。研究这些周期变化及其成因是相当重要的。利用新的观点来分析这 一经典问题。首先将复小波变换引入极移的研究之中，了解极移的复小波变换及各种周期变化。提出小波变换对数幅相图的概念，并对小波变换的振幅和相位的变化分别进行了分析。结果表明：极移的模值以及小波变换的模值都有某种周期的变化。小波变换尺度比较小时，可以描述短周期的变化；小波变换尺度大时可以描述较长周期的变化。     

上海地区海平面上升趋势的长期预测研究

本采用上海吴淞验潮站的1945年至1994年期间海平面月均值资料序列，通过小波变换时频分析和跳步时序模型等数据新技术分析了上海地区海平面变化的规律。对未来2010年，2030年和2050年的海平面长期上升趋势进行了预测估计。     

小波分析理论在GPS技术中的应用

在GPS数据处理中，存在着误差影响、影响波的干扰、周跳和数据量大等问题。误差影响和影响波的干扰实质是在接收卫星信号时受到其它因素的影响；周跳是由于卫星信号的失锁而造成信号的不连续；数据量大是因为GPS观测需要采样间隔小又连续观测所致。由于小波理论具有时频分析、波形分解、特征提取和快速小波变换等特性，应用小波变换和波形分解可以解决误差影响和影响波的干扰的问题；应用特征提取可以解决周跳检测问题；应用快速小波变换可进行数据压缩。     

用小波变换原理检测原子钟环境温度的变化

根据小波变换的奇异性检测原理，分析了环境温度变化对原子钟特性的影响；基于小波变换的信号重建原理，将温度变化引起原子钟相位－时间起伏进行时域－频域分析；用小波变换理论分析了由于昼夜温度变化引起原子钟周期性波动的原因，结合传统的谱分析方法，认证了原子钟相位－时间起伏的周期性，结果表明：在有环境温度调节的环境中，氢原子钟的相位－时间起伏标准差为４１ｎｓ左右；在一般环境中，铯原子钟的相位－时间起伏标准差为     

对EOP（GSFC）96R 01中极偏移序列的分析

分析了１９７９年８月至１９９６年１月之间由ＭａｒｋⅢ ＶＬＢＩ时延资料得到的ＩＡＵ１９８０间动模型在经度（δψ）和交角（δψ）方向的偏移序列,得到了对ＩＡＵ１９８０章动模型中主项系数的改正,并检测了自由地核章动。计算步骤依照常规资料处理方法设计,并采用了一些分析技巧以便充分利用资料的整个时段和减小端部效应对参数解的影响。对拟合残差序列的进一步分析表明,自由地核章动是统计显著的,但其参数尤其是其振幅     

日长年际变化,ElNino／南方涛动和大气准两年振荡的小波分析

本文采用1964-1993年期间日长变化序列、海平面气压和纬向风速资料，通过小波变换等技术研究分析日长年际变化与ElNino／南方涛动、大气准两年振荡之间的关系．结果表明，日长年际变化与ElNino／南方涛动存在着相似的谱结构，而且ElNino／南方涛动叠加上大气准两年振荡后，与日长变化序列的小波变换时频谱更趋于一致．本文研究结果证实，ElNino／南方涛动和大气准两年振荡的贡献基本能够解释地球自转的年际变化．     

对EOP(GSFC)96R01中极偏移序列的分析(英文)

分析了１９７９年８月至１９９６年１月之间由ＭａｒｋⅢＶＬＢＩ时延资料得到的ＩＡＵ１９８０章动模型在经度（δψ）和交角（δε）方向的偏移序列,得到了对ＩＡＵ１９８０章动模型中主项系数的改正,并检测了自由地核章动。计算步骤依照常规资料处理方法设计,并采用了一些分析技巧以便充分利用资料的整个时段和减小端部效应对参数解的影响。对拟合残差序列的进一步分析表明,自由地核章动是统计显著的,但其参数尤其是其振幅可能具有时变性质,表现为在经度和交角方向自１９８６至１９９５年的持续减弱。     

时间尺度的分域递推模型

建立时间尺度是时间测量的目的之一．实时原子时则要求对时间尺度进行必要的预测．小波分析是近年来迅速发展起来的一门学科,它可以对信号在不同的分辨率下进行分析,凡是传统的Fourier分析可以应用的地方,小波分析都可以得到应用．基于小波分析建立了一种时间尺度分域递推模型,这种方法既不同于ARMA（p,q）模型,又有别于卡尔曼滤波方法．ARMA模型要求过程是平稳随机的,而卡尔曼滤波方法虽然不要求过程是平稳的,但它预测的精度有限．分城递推模型将信号在不同的频率尺度进行正交分解,在各个尺度上对小波变换系数进行建模．最后根据陕西天文台守时实验室的实测数据,验证了分域递推模型,ARMA模型一步预测误差10ns,而分域递推模型五步预测误差平均为4．5ns．结果表明这种方法简单而切实可行,分域递推模型的预测精度优于其它方法．     

基于小波分析和神经网络的卫星钟差预报性能分析

为了有效地进行卫星钟差预报和更好地反映卫星钟差特性,提出了一种基于小波分析和神经网络的4阶段混合模型来实现卫星钟差的预报,并给出了基于小波分析和径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络进行卫星钟差预报的基本思想、预报模型和实施步骤.采用"滑动窗"划分数据,利用神经网络预测小波分解和去噪后的钟差序列各层系数,更精确地把握钟差序列复杂细致的变化规律,从而更好地逼近钟差序列.为验证该混合预报模型的可行性和有效性,利用GPS卫星钟差数据进行钟差预报精度分析,并将其与灰色系统模型和神经网络模型进行比较分析.仿真结果显示,该模型具有较好的预报精度,可为实时GPS动态精密单点定位提供较高精度的卫星钟差.     

地球自转极移近120天准周期变化的小波分析及其大气激发机制

本文利用小波变换这一新的频谱分析方法研究了地球自转极移近１２０天准周期变化的时频特征，证实了在极移序列中存在显著的近１２０天准周期振荡，得到了极移准周期变化的周期与振幅随时间变化的规律．以地球自转动力学为基础，在时域内分析了大气变化对自转极移季节内变化的激发．表明大气激发在本文所研究的频段内是极移短周期变化的主要激发源。并发现在极移近１２０天准周期振荡平静时期，发生ＥＬＮｉｎｏ事件，同时日长变化近１２０天准周期变化增强．     

小波分析理论在GPS技术中的应用

在GPS数据处理中 ,存在着误差影响、影响波的干扰、周跳和数据量大等问题。误差影响和影响波的干扰实质是在接收卫星信号时受到其它因素的影响 ;周跳是由于卫星信号的失锁而造成信号的不连续 ;数据量大是因为GPS观测需要采样间隔小又连续观测所致。由于小波理论具有时频分析、波形分解、特征提取和快速小波变换等特性 ,应用小波变换和波形分解可以解决误差影响和影响波的干扰的问题 ;应用特征提取可以解决周跳检测问题 ;应用快速小波变换可进行数据压缩     

用小波分析方法计算BL Lac天体S50716＋714的光变周期

介绍了一种用小波分析寻找BL Lac天体S5 0716+714光变周期的方法.收集了BL Lac天体S5 0716+714光学B、V、R,I四个波段较完备的观测数据,获得了10天平均的长期光变曲线.使用此光变曲线数据进行小波分析计算,结果表明小波分析方法能较好地分析和认证BL Lac天体的光变周期值.从小波变换系数实部的等值线图,可以准确证认BL Lac天体S5 0716+714有光变周期波动变化.由B,V,R,I四个波段的小波方差曲线分析发现BL Lac天体S5 0176+714有一个1160天的稳定周期,这个结果与Raiteri等人发现的3.3年周期是一致的.预测在2011年8月将有一次大的爆发.     

自由地核章动的时变特性

对VLBI观测确定的IAU1980章动模型的天极偏移序列进行分析,结果显示自由地核章动在1990年以前的幅值比其后为强,其时变强度比周年受迫章动的为大．另外,小波变换的时频谱分析结果显示在天极偏移序列中存在一幅值约0．1毫角秒的准两年周期信号．仅从目前的数据分析结果尚不足以确定此信号与顺向自由地核章动之间的关系,进一步的观测检,验和深入的内核动力学研究是非常必要的．     

基于小波变换的射频干扰消除方法的研究

在射电天文观测中,射频干扰(Radio Frequency Interference, RFI)会以多种形式混入望远镜接收系统,给观测带来误判或者降低观测信噪比.近年来国内国际射电天文快速发展,国内国际大型射电望远镜和阵列先后建设,观测灵敏度大为提高,射频干扰的影响尤为突出.随着科技发展和人类活动的加剧,射频干扰日益严重且不可逆转.提出利用2维离散小波变换的方法分析射电天文观测的数据,对望远镜系统输出的时间频率序列进行小波变换,根据小波系数分离出原始信号中各分量,每个分量统计得到相应的阈值,将各分量与阈值相比较识别干扰成分并标记去除.利用该方法对实际观测数据进行了处理,结果表明该方法能够很好地标记并消减干扰信号,且提高了观测的信噪比.     

用小波变换原理检测原子钟环境温度的变化

根据小演变换的奇异性检测原理，分析了环境温度变化对原子钟特性的影响；基于小坡变换的信号重建原理，将温度变化引起原子钟相位－时间起伏进行时域一频域分析；用小演变换理论分析了由于昼夜温度变化引起原子钟周期性波动的原因，结合传统的谱分析方法，认证了原子钟相位－时间起伏的周期性。结果表明：在有环境温度调节的环境中，氢原子钟的相位－时间起伏标准差为41ns左右；在一般环境中，铯原子钟的相位－时间起伏标准基为21ns左右，改善环境条件可以提高原子钟的频率稳定度。     

太阳暗条活动的周期性研究

运用法国巴黎默东天文台记录的暗条目录资料构造了一个时间精度为每天的暗条数目序列,选用Scargle周期图和Morlet小波变换两种周期方法研究了这个序列的周期性,发现其存在4个显著的周期,它们分别是1557天、1141天、795天和367天,详细分析了这些周期的时变特征,并简单讨论了其中个别典型周期的相位、物理机制和相互关系．     

小波变换及其在天文地球动力学中的应用

小波变换是近几年来国际上流行的一种新的数学分析方法，近年来在天文学和天文地球动力学领域中得到了广泛的应用，文中对连续小波的概况，原理，有关技术及其在天文地球动力学中的应用作了简单而系统的介绍。