最大墒谱估计法在大气湍流谱中的应用

功率谱估计这一课题的研究在数字信号分析和处理领域中一直受到重视．近几十年来人们提出了种种不同的谱估计方法．并较为深入地研究了它们各自的性能。目前被广为利用的谱估计方法可分为两大类：一类被称为古典法．又称非参数法．它就是周期图法和自相关法以及由这两种方法所派生出来的各种改进方法．其中周期图法又称直接法，而自相关法被称为间接法；第二类就是现代谱估计法．它又称为参数法或模型法。     

华南热带气旋相关物理量场的线性及非线性统计分析研究

选取西太平洋海平面温度场、海平面气压场、500 hPa位势高度场作为物理因子场,并普查计算1949—2013年影响我国华南地区的热带气旋的年均频数、年均最低气压、年均最大风速作为相关物理量场。对因子场分别应用主成分分析 (PCA) 与核主成分分析 (KPCA) 算法进行主成分提取,在此基础上,对因子场的前六主成分进行功率谱估计与凝聚谱分析。最后,利用典型相关分析 (CCA) 与核典型相关分析 (KCCA) 算法对因子场与物理量场进行典型相关分析。结果表明,基于非线性的KPCA算法提取出西太平洋物理因子场前六成分的解释方差贡献率,均高于PCA算法;海温场、海压场、高度场的第一成分各自存在大概18年的周期性振荡变化,同时,在周期为2~3年的范围内,这三者的振荡频率的互相关性最强;而因子场与物理量场的非线性典型相关系数,明显高于线性典型相关系数。      

低频线谱的一种估计方法

分析几种低频线谱参数估计方法的优点与不足，结合舰艇噪声低频线谱所具有的特点，应用数字滤波一相关谱估计（ＤＦ—Ｃ）和自回归移动平均（ＡＲＭＡ）模型相结合的方法（ＤＦ—ＡＲＭＡ）对低频线谱作估计，所得线谱的强度和频率估计值准确度较高。     

海浪资料的平滑和海浪谱谱矩估计

基于海浪谱估计理论，按谱估计方法导出了离散波面记录平滑处理后的谱形式，并计算了由各阶谱矩表示的谱宽度。指出平滑后的离散波面记录产生了新的随机过程，它们和原离散波面记录的内部结构和外部特征是完全不同的。但高阶矩表示的无因次谱宽度，即ε5=√1-m5^2/m4m6,ε7=√1-m7^2/m6m8几乎不受平滑（N=2，N=3）的影响，和原始谱的对应值相吻合。通过离散波面记录求导处理得波面速度谱，与理论转换得速度谱结果几乎完全一致。     

Argo观测剖面数据量的时间变化与周期分析

海洋渔业预报使用的遥感数据一般只能获得海洋表面的环境信息,而Argo数据可以为渔业预报提供较深处的温盐数据,为了在渔业预报中按其时间周期进行使用,需要计算它的周期以提高预报质量.通过功率谱估计计算出2001-2008年的数据存在较长的周期为62.7 d和117.5 d,较短的周期为4.9 d和9.8 d,同时还有一个约...     

基于连续不波变换的大地电磁信号谱估计方法

在基于连续小波变换的大地电磁信号谱估计方法中,通过引入整体平均、小波系数收缩和显著性检验等统计技术,以提高谱估计的精度。文中同时计论了连续小波换中各种参数的选 取问题,给出了Ｍｏｒｌｅｔ小波函数中尺度与傅里叶频率之间转换的经验公式,并给出了谱估计的具体算法。结果表明,本文方法可有效压制较强的白噪声和局产中相关噪声。与ＦＦＴ谱估计方法相比,该方法大大降低了对信号记录长度的要求,因而对大地电磁信号的处     

海拉尔兰州核查地震台阵的勘址和地动噪声功率谱的计算

根据《全面禁止核试验条约》,在海拉尔和兰州现有三分向地震台的基础上建设两个地震台阵。为此目的,中国地震局地球物理研究所（ＩＣ／ＣＳＢ）与全面禁止核试验条约组织国际监测系统（ＣＴＢＴＯ／ＩＭＳ）对两个新台阵进行了勘址观测。实地勘址开始于１９９９年初。１９９９年８月和９月分别在兰州和海拉尔进行了勘址观测。兰州台阵阵址们于甘肃省兰州市西南１８ｋｍ处;海拉尔台阵阵址们于内蒙古自治区海拉尔市东北３４ｋｍ处。勘址观测仪器由ＩＭＳ提供的６套宽频带地震计及２４位数据采集器组成。仪器在两个阵址分别布设于２０个左右的侯选点进行观测,从兰州阵址较浅的摆坑到海拉尔阵址摆坑深至地表以下８ｍ。地球物理研究所与ＩＭＳ联合对数据进行了分析。结果显示两个地区大多数观测点的地噪声功率谱在高于１Ｈｚ的频域上均低于宽频带台站的平均值。     

多窗谱分析在Q值估算中的应用

正弦窗谱分析和Slepian窗谱分析是两种常用的多窗谱分析方法.本文利用两种窗函数分别对含噪声的衰减模型进行谱分析对比,并根据谱比法估算了Q值.研究结果表明：正弦窗函数谱分析应用的效果优于Slepian窗谱分析应用的效果,而且多正弦窗谱估计更接近真实的谱.对于深部地层,噪声的影响更加严重,利用多正弦窗谱估计估算的Q值更接近理论的Q值.     

北京房山站神经网络高程时间序列分析

为了更好地分析高程时间序列的变化规律,使其能更好地应用到地壳运动监测.本文对房山站观测数据先采用PanTa方法剔除异常值,然后进行混沌动力学系统检验.经检验可知,北京房山站高程时间序列为非线性、非稳态时间序列,观测系统为部分确定性机制低阶混沌动力系统.因此对数据进行正则化RBF网络相空间重构和小波神经网络滤波,然后再对数据进行加窗谱估计、最小差距拟合和去除趋势FFT周期拟合计算分析.计算结果显示,北京房山站高程时间序列的平均谱功率为7694W,年周期为0.994～1.109(年),半年周期为0.438～0.617(年),年周期为0.247～0.378(年).分析计算结果表明,该时间序列斜趋势不明显,随机性不明显,其存在着年周期性、半年周期性和季周期性,其中年周期最为明显.     

基于ARMA模型的海浪功率谱估计方法研究

针对经典功率谱估计方法的一些缺点,对随即海浪过程进行了ARMA谱估计的仿真研究,仿真的结果表明ARMA功率谱估计方法在分辨率、平滑和偏差等方面更加有效。