EMD与小波分析组合探测电离层VTEC周期方法研究

将EMD分解与小波分析组合应用于VTEC周期探测,通过对多尺度分解后的IMF分量进行小波分析,探测可能存在的电离层活动周期,从而提高探测成功率。分别对高、中、低3个不同纬度的VTEC序列进行周期探测,验证了该方法的可行性,并发现可能存在6 d、24 d等周期。     

台湾近海水文观测体系的构建及其数据分析方法

台湾岛地处亚欧大陆和太平洋交界处,台风、东北季风等所引起的海洋灾害频繁,所以建立完备的海洋水文观测体系显得尤为重要.中国台湾自主建置完成的近海水文观测体系由资料浮标站、观测桩、潮位站、岸边气象站、雷达测波站等多种近海水文观测系统构建组成;同时,为确保观测体系的准确性和规范性,还建立了数据品质管理系统和标准化作业模式.在近海水文观测数据的分析方面,尝试应用新的数学分析方法,如通过EMD(empirical mode decomposition)方法探讨风暴潮水位变化,利用小波转换从雷达观测影像中分析近岸波浪信息,以及发展数据同化技术将观测数据应用于作业化波浪现报、预报模式.此外,近海水文观测体系在社会应用方面有着很大的发展潜质.     

基于CEEMD的GPS多路径改正模型研究

利用总体完备经验模态分解从X、Y、Z三坐标分量残差中分离并提取多路径信息,形成多路径改正模型,对第二天坐标序列进行改正,并与经验模态分解及移动平均去噪法进行对比。结果表明,利用总体完备经验模态分解可以有效地从坐标残差中提取多路径误差,且经改正后的坐标序列RMS明显小于改正前,说明在一定程度上削弱了多路径误差影响,且处理效果优于移动平均去噪法及经验模态分解法。     

基于改进EEMD的GPS多路径误差建模与削弱方法研究

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。     

江苏沿海海面的多尺度波动过程和趋势预测

以江苏沿海处于长江三角洲持续徐缓沉降区的3个验潮站为研究对象,综合运用EMD方法和SSA方法进行海面波动的过程和趋势分析。通过迭加EMD提取的长期趋势和长周期组分获得修正的长期趋势,利用SSA对剩余组分进行分解,获得各站位小尺度的海面波动周期序列,各站位间均能较好的对比。在此基础上,针对修正的长期趋势分量,建立未来海面变化趋势的预测模型,对各站位未来百年相对海面变化的上升值进行预测和对比。     

基于EMD和VARMA模型的地震动仿真

通过EMD方法将地震动分解成若干固有模态函数,提出了用固有模态函数的时变VARMA建模实现地震动仿真的思路。算例分析表明,该方法充分利用了固有模态函数的特性,解决了直接基于ARMA或VARMA模型建模的仿真方法所面临的模型判阶的难题,并可同时考虑地震动的强度和频率非平稳特性,使仿真地震动与实际地震动在能量时频分布特性上具有较好的一致性且样本统计性较好,弹性及弹塑性反应谱拟合精度较高。     

基于EMD的IMF时域统计特征提取及其应用于震动事件源类型识别研究

文章对地震波形进行经验模态分解(EMD),对分解后的内模函数(IMF)进行时域特征提取,由所提取的特征对天然地震和人工爆炸2类事件源类型进行分类识别,结果表明,由IMF所提取的时域特征具有良好的区分识别能力.采用经验模态分解将原波形信号分解为7个内模函数和残差函数,对原波形、每个内模函数和残差函数分别提取26个时域统计...     

一种新的固体潮观测数据特征量提取方法

将经验模态分解方法应用于固体潮观测数据的处理,通过对模态分量从频域上以及从固体潮调和分析结果上与原始观测数据进行对比证明：经验模态分解可以将固体潮观测数据完整地分离成5种特征量：潮汐观测高频信号、半日波信号、周日波信号、潮汐观测低频信号和观测数据的长趋势变化。     

利用CFSR资料分析近30年全球云量分布及变化

在利用MODIS卫星的云产品资料对CFSR(Climate Forecast System Reanalysis)再分析资料云产品质量进行检验评估的基础上,采用CFSR资料对1979—2009年全球总云量及低、中、高云量的平均分布及其随纬度的变化进行了分析;用经验模态分解(EMD)方法分析了近30年全球云量的变化趋势,结果表明:(1)全球近30年平均总云量约为59%,全球总云量及低云量、中云量都有明显的纬向分布特征,全球总云量有3个峰值带和3个低值带。(2)低云量的海陆分布差异较明显,陆地上的低云量明显低于海洋上的,除了两个极圈附近,南半球各纬度的低云量都比北半球相应纬度上的都要多;高云量的高值、低值中心均集中在赤道附近到南、北半球30°之间的中低纬度,并且低值中心主要分布在大洋的东部。(3)总云量的总变化趋势为增长,具体表现为随时间呈现先略减少后大幅增加趋势,其突变点大致在1993年,在1993年之后,总云量显著增多。低云量和高云量均呈现增长趋势,中云量则相反,呈减少趋势。低云量增幅最明显,接近2%,中、高云量则增减幅度较小。     

一种基于噪声统计特性的改进EMD降噪方法

GPS高程时间序列中通常都含有噪声,容易对GPS信号解算精度造成影响。针对这一问题,本文基于噪声统计特性,提出了一种改进的EMD降噪方法。首先将信号进行EMD分解,得到低频信号与高频噪声两个部分;然后将高频噪声部分随机打乱两次,并与原始高频噪声累加,求取平均值;最后与低频信号累加,构成一个新的信号再次进行EMD分解,提取出有用信号。最终利用模拟数据和WUHN站实测GPS高程时间序列数据对该方法进行验证。试验结果表明,当信噪比较高时,本文方法得到的降噪效果更佳。