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．     

太阳活动,赤道平流层中准两年振荡与厄尔尼诺之间的关系

对赤道平流层中带风风速的准两年振荡,太阳活动和赤道东太平洋海温异常资料采用经典的方法和现代的小波变换方法来分析太阳活动、准两年振荡和厄尔尼诺之间的联系。结果表明：Ｗｏｌｆ数的准两年振荡和平流层的互成负相关。     

大气和极移的高频变化比较

采用从1988－1999年的现代技术测定的高精度极移序列EOP（IERS97C04）推导出激发函数χ^m）和美国国家环境预测中心和美国国家大气研究中心（CNEP／NCAR）提供的大气角动量激发函数χp和χib^p，使用几种数据分析方法，分析了大气对极移高频振荡（12－42cpy)激发贡献，复数小波变换和功率谱分析表明，χ^m和χ^p序列在高频段内呈现比较强的谱峰，它们具有相似的谱特征，比较而言，χib^p在这个频率段内比χ^p要弱些，χ^m和χ^p之间的相关系数分别为0．75（逆向）和0．6（顺向），两个序列之间的平方相关谱的估计值分别在0．5－0．9之间（负频）和0．4－0．6（正频），相位谱表明χ^p(AAM)超前x^m一天左右，这些大气是极移高频变化的主要激发源，特别是在逆向运动上具有更大的贡献，由于它们之间位相差和振幅变化的不稳定性，说明可能存在AAM以外的其他激发源，这个问题有待进一步深入研究。χ     

太阳射电米波准周期振荡事件分析

对云南天文台高分辨率率频谱仪在２２周峰年期观观测到的米波准周斯振荡事件,与光学活动及相关事件作了统计分析,得到一些有意义的结果。     

利用小波分析研究近地空间高能电子的周期变化特征

利用小波变换对GOES (Geostationary Operational Environmental Satellites)系列卫星(GOES 10/11) 1999年3月至2010年12月和风云2号系列卫星(FY 2C/2D) 2004年10月至2012年5月记录的2 MeV高能电子通量变化情况进行了相关研究,发现GOES卫星观测到的高能电子通量存在明显的13.9 d、 27.7 d、 187.0 d和342.9 d周期, FY卫星观测到的高能电子通量存在明显的13.9 d、27.7 d、222.3 d和374.0 d周期,在某些年份GOES和FY卫星均存在9 d的周期,与地磁Dst (赤道环电流指数)、 AE (极光电射流指数)指数周期高度相似.将高能电子通量和Dst、AE指数进行交叉小波分析,并利用该算法的多分辨率特点以及时域、频域局部化分析方法,将数据按不同频率进行分解,从低频系数重构图像和交叉小波谱图可以清楚看出高能电子通量和地磁指数的关系.基于FY和GOES卫星高能电子通量良好的相关性,对多卫星高能电子通量变化短周期相同、中长周期不同进一步研究,对比发现不同地磁扰动引起的GOES和FY卫星高能电子通量变化存在各向异性,小磁暴也可以对高能电子通量造成和强磁暴一样的效果,并且某些时候存在地方时一致的24 h周期.这一结果表明对地磁宁静期高能电子研究至关重要,同时对理解太阳活动,预报高能电子能谱和预警深层充电事件以及验证预测磁暴、亚暴等事件具有重要意义.     

激变变星3种周期振荡现象 的观测研究进展

激变变星(Cataclysmic Variables, CV)的典型特性是其存在3种周期振荡现象,周期振荡指准周期性的光度快速变化.按光变时标由短到长, CV的周期振荡可分为矮新星振荡、长周期矮新星振荡和准周期振荡.对3种不同振荡在观测上的特征以及在不同亚型CV中的表现进行了介绍,并阐述了可能产生3种周期振荡的物理机制.这些振荡现象为人们研究白矮星的吸积和几何提供了丰富的信息和线索.     

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。     

1989年4月9日射电爆发中的准周期振荡特征

本文对1989年4月9日在2840 MHz上观测到的微波爆发进行分析,发现该爆发存在几十到几百秒的准周期振荡现象。这种现象可能与磁环的准周期现象有关,应遵从磁流体力学规律。通过简单初步分析,获得一些有意义的结果。     

基于小波分析的脉冲星信号消噪处理

脉冲星信号是一种典型的非平稳信号,且信噪比非常小．目前对脉冲星信号的处理仅局限于对脉冲星信号不同周期的迭加．根据脉冲星信号的特点采用小波消噪的方法对其进行处理,并对小波的选取和分解层数的优化进行了研究．结果表明小波阈值消噪能够对脉冲星信号实现噪声剔除,达到既净化信号,又不丢失高频有用信息的目的．从而实现了迭加较少的信号周期就能够获得与较长时间迭加相似或更好的效果,可以大大提高脉冲星观测的轮廓精度．     

Wavelet analysis of the standard map: Structure and scaling

Wavelet analysis is applied to distributions of points generated by iterating the standard map. The initial condition is chosen so that the points fill the largest chaotic region. When the standard map parameterk=1.3, the distribution of points contains many voids corresponding to islands in the chaotic region. The wavelet transform is dominated by contributions from these islands. Fork=10 the chaos fills phase space and no structure is apparent; the wavelet transform reveals statistical fluctuations in the distribution of points.     

大气对地球自转变化的影响-方法和数据的深入分析

大气相对固体地球的运动产生大气相对角动量，它的变化可以激发地球自转多时间尺度的变化．计算大气相对角动量现在采用两种不同的垂直积分高度，一种为从地形表面积分到顶层大气，称之为SP方法；另一种为从1000hPa积分到顶层大气，称之为BP方法，对采用这两种方法所得到的大气相对角动量进行了详细的比较．应用欧洲中距气象预报中心（ECMWF）和美国国家环境预报中心（NCEP）大气再分析数据，重新研究了大气相对角动量变化的时空特征．通过对大气相对角动量季节平均，季节振幅和时空特征的分析，得出ECMWF和NCEP的大气相对角动量变化对地球自转周年极移的影响，在亚洲季风区域和南极洲区域差别最为明显．     

基于小波变换的脉冲星弱信号的去噪方法研究

利用小波变换去除噪声的基本原理和方法及消色散方法对毫秒脉冲星极弱信号进行了提取,并对噪声进行了最佳阈值选取实验研究,实现了脉冲星弱信号消色散积累后的检测和抑噪.并研究了软硬阈值估计子等不同阈值消噪技术,进而对PSR 0437-4715信号采用不同方法去噪后的结果进行了分析比较,认为在最大分解层数J=5时对脉冲星信号处理有普适意义.研究结果认为基于小波变换的消噪方法是一种提高信噪比、展示噪声和突变信号的优越方法.     

Calculating the Light Period of BL Lac Object S5 0716+714 by Wavelet Analysis Method

A kind of wavelet analysis method for identifying the light period of the BL Lac object S5 0716+714 is introduced. The rather complete observed data in the four optical wavebands B, V, R, I are collected, and the long-term light curves based on 10-day averaging are obtained. On these light curves, the periodicity analysis is performed by using a wavelet analysis method. The result demonstrates that the wavelet analysis method is preferable for searching and identifying the light periods of BL Lac objects. From the contour map of the real part of the wavelet transform coefficient, the periodical light variations of the BL Lac object S5 0716+714 can be precisely identified. By analyzing the wavelet variance curves at the 4 wavebands, it is found that the BL Lac Object S5 0716+174 has a stable light period of 1160 days. This result is consistent with the 3.3-year period given by Raiteri et al. It is predicted that the next outburst in this object will happen around the August of 2011.     

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.     

Study of Radio Frequency Interference Mitigation Method Based on Wavelet Transform

In radio astronomy observations, radio frequency interference (RFI) is mixed into the telescope receiving system in various forms. The existence of RFI brings misjudgment to the observation or reduces the observational signal-to-noise ratio. In recent years, the domestic and overseas radio astronomy has developed rapidly. Large-scale radio telescopes and telescope arrays at home and abroad have been constructed successively. Observation sensitivity is greatly improved, and the influence of RFI is particularly prominent. With the development of science and technology and the intensification of human activities, the RFI has become increasingly serious and irreversible. We propose to use the two-dimensional discrete wavelet transform method to analyze the data of radio astronomy observations, and to perform wavelet transform on the time-frequency sequence output by the telescope system. According to the wavelet coefficients, the every component in the original signal is separated, and the corresponding threshold value is obtained by the statistics on each component. Each component is compared with the threshold to identify the interference component, and to mark it for removal. This method is used to process the actual observation data. The results show that this method can well mark and eliminate the interference signal, and improve the observational signal-to-noise ratio.