奇异谱分析在GPS站坐标监测序列分析中的应用

利用SSA(奇异谱分析)对测站坐标时间序列进行数据处理,包括数据补缺、趋势项和周期项的识别和提取.奇异谱分析是一种从时间序列的动力重构出发并与经验正交函数相联系的统计技术,可以较好地从含噪声的有限尺度时间序列中提取趋势和周期等信息,目前已应用于多种时间序列的分析中.将奇异谱分析的优点应用到GPS时间序列分析中:利用奇异谱分析对中国地壳运动观测网络GPS数据服务提供的测站坐标(NEU)时间序列(以BJFS(北京房山)站为例)进行补缺,各向插补的均方误差均为mm级;根据降噪重构序列提取坐标时间序列中的趋势成分(N方向-11.688 mm·年-1,E方向29.585 mm·年-1,U方向2.557 mm·年-1)和周期成分(N,U方向上存在年周期和半年周期,U方向上还存在着1.5年和0.25年左右的周期,E方向上只存在年周期);对完整序列进行重构降噪,即从原始序列中提取有用信息而丢弃一些干扰信息,起着平滑作用.试验结果表明,BJFS站的各方向上均存在显著的变动周期和明显的趋势,也有较多的噪声信息.     

GNSS形变序列的信号提取方法比较分析研究

如何从观测数据序列中准确提取信号是GNSS数据处理的主要研究内容之一。经验模态分解和局部均值分解是提取信号的较为常用的2种时频分析方法,与其相比,奇异谱分析法能够准确识别提取时间序列中的趋势周期信号且不需要先验信息。因此文中利用奇异谱分析法对GNSS数据进行深入分析提取变形信号,并与局部均值分解和经验模态分解2种方法进行对比,分析3种方法提取信号的效果。鉴于奇异谱分析识别周期和趋势信号的优势,实验结果表明奇异谱分析与其它2种方法相比能更为准确的提取信号,是一种有效的GNSS数据处理分析信号提取方法。     

非平稳大地测量信号特征信息小波识别

将小波变换和Fourier变换的谱分析结合起来,在时域中记录大地测量信号序列的突变时间,在频域中提取信号突变的频段,通过序列在小波变换各尺度上的小波能量时谱和能量频谱可以得到大地测量内涵的主要复杂过程的有关尺度层次,进而分析、识别内涵的特征信息.仿真实例表明,该方法既保证了特征信息提取的质量,又降低了计算的时空复杂度.对山东基准站的YATI站和WUDI站的年周期、半年周期、季节周期数据进行实例分析,识别提取了特征信息,效果良好.     

极大熵谱在径流时间序列周期分析中的应用

针对年径流序列存在多年变化周期,但径流时间序列变化受诸多因素影响,存在着多种不确定性的情况,笔者采用极大熵谱分析来提取径流时间序列的周期成分,对黄河上游贵德站年径流时间序列进行周期分析,得出贵德站具有12.5,5.9,4和3年的主周期。结果证明该方法可行,同时其结论为研究径流预测提供了科学的依据。     

黄河流域降水序列变化的小波分析

采用1961—2000年黄河流域97个气象站点的系列资料,在分析黄河流域降水空间变化格局的基础上,采用墨西哥帽小波函数,对黄河流域近40 a来降水的季节变化和年际变化时间序列进行了小波分析,揭示了黄河流域降水变化的多时间尺度的复杂结构,分析了不同时间尺度下降水序列变化的周期和突变点,并确定了各序列中存在的主要周期。结果表明：黄河流域多年平均降水量的地区分布既受天气系统的制约,又受地形等地理环境的影响,造成明显的地区性差异;黄河流域年降水和各季节降水均存在8~12 a左右时间尺度的多少交替,表现出明显的周期特征,其次4~6 a左右时间尺度的周期特征也较明显,夏季降水和年降水变化趋势具有较大相似性,不同时间尺度的周期特征之间有不同程度的吻合,说明夏季降水较大程度地控制着年降水。小波分析的时频局部化特性可展现降水时间序列的精细结构,为分析气候多时间尺度变化特征及短期气候预测等节水关键问题研究提供了一种新途径。     

基于主成分分析与谱分析的房地产市场周期研究

为研究北京房地产市场周期选用1992-2005年的统计数据,采用主成分分析与谱分析结合的方法.在建立房地产市场供给类和需求类指标体系的基础上,通过因子分析提取主成分,进而确定两类合成指标;利用谱密度函数来分析合成指标的各主要频率分量,根据谱峰值对合成指标分别进行周期识别.结果表明:北京市房地产市场存在为期近3年的周期,且供求关系基本均衡;但从长期来看,供给方面还存在为期7年的次周期,需求则发展平稳,即北京房地产价格存在长期上涨趋势.     

中国月降水分布类型的若干统计特征

采用主优势型展开等方法对我国100个站1951～1985年共420个月的逐月降水资料序列进行分析.结果表明:我国降水的主优势型(空间驻波型)有7种.对各主优势型对应的时间系数的功率谱分析结果表明有6个周期带:2～4个月、5～7个月、9～11个月、准2a、3.5a左右,11a 左右.     

祁连山东部地区高分辨率气候记录研究

利用采自祁连山东部的祁连圆柏树芯样本 ,建立标准化年表 ,并将标准年表的树轮指数与采样点附近的天祝乌鞘岭气象站的温度和降水进行响应函数和相关函数分析 .结果表明 ,树轮标准年表序列与当地 3～ 4月份降水成显著正相关 ,相关系数达 0 .5 2 5 ,不同检验分析方法均说明 ,祁连圆柏树轮宽度年表可以用来重建这一地区近 2 80年来的春季降水变化 .重建的近 2 80年来研究区少雨春季与毗邻的河西走廊干旱区旱灾的历史记录相吻合 ;研究还发现 ,祁连山东部地区春季降水对近 10 0年来全球变暖出现明显的相反响应 ,春季降水有明显的减少趋势 .奇异谱和功率谱分析表明 ,近 30 0年来研究区春季降水主要有准 19a和 15 a两个显著周期     

黄河流域降水要素的周期特征分析

依据黄河流域32个气象站点1951-2003年的月降水数据,应用最大熵谱分析法(maximum entropy method,MEM),分析了该流域降水变化的周期特征,探讨了影响降水周期特征的可能成因.结果表明,黄河流域降水序列明显存在着60 a的代际尺度,14、25 a的年代际尺度和3、9 a左右的年际尺度变化周期.不同时间尺度、不同地区的降水周期也具有一定的差异性,说明了不同地区降水周期分布的复杂性.降水变化周期特性的存在既可能受到海一气相互作用的制约和影响,又可能与太阳活动密切相关,其具体影响机制有待进一步分析.     

颈动脉搏动波的谱分析

采用周期图法和AR参数模型法分别对颈动脉搏动波进行了功率谱分析．分析结果表明，从脉搏波功率谱的主峰及谱分布稳定性的角度来说，周期图法比AR参数模型法具有更优越的性能．     

录音机机芯动态特性谱分析诊断

录音机机芯动态特性谱分析诊断是对机芯的动态抖晃(Wow-Flutter)信号,用时间序列谱分析方法进行处理,可以诊断出机芯传动系统中各部件的缺陷和影响抖晃的程度。本文介绍了时间序列分析的线性谱(快速傅里叶变换FFT谱)和非线性谱(自回归AR谱)。通过分析计算,诊断出CM1000B型机芯诸传动部件对抖晃误差的作用。最后对两种时间序列谱分析的结果和在实际运用中的优缺点进行了比较。     

时间序列方法在齿轮箱故障诊断中的应用

采用时间序列方法对齿轮箱振动信号进行谱分析，与传统功率谱分析相比较，可提高故障信号谱峰的分辨率，将其用于齿轮箱故障诊断，可提高故障诊断的精度，并可对齿轮故障的发展趋势进行有效的预测。     

中国综合时号改正数系统世界时中短周期项的检测

为了检测中国综合时号改正数系统世界时中的潮汐短周期项,本文应用中国《授时年报》和《BIH年报》的有关资料,归算得到一个1967—1978年期间中国时号改正数系统中世界时的连续序列。然后用自相关功率谱分析检测这个序列中的短周期项,没有发现这些项的存在。进一步用互相关功率谱分析检验这个序列,也证实了同一结论。作为对照,用自相关功率谱分析检测短周期项的理论值序列和BIH的世界时序列,都得到了显著的短周期项功率谱。看来测时处理中的过度平滑是导致这一结果的原因。因此,建议在平滑测时结果时,选取合适的平滑因子,减弱平滑强度,以保留短周期项。     

用相干功率谱识别主噪声源

减小工作环境的振动噪声是改善工作条件的主要措施之一 ,由于其振动噪声是由许多噪声源引起的 ,故用相干功率谱分析法的测试系统框图及源识别模型分析了相干功率谱 ,在多振源工况下用这种方法辨识主要噪声源 ,对被识别声源作自功率谱和倒功率谱分析 ,诊断出产生噪声的故障元件。     

用相干功率谱识别主噪声源

用相干功率谱分析法辨识在多振源工况下的主要噪声源,并对被识别声源作自功率谱和倒功率谱分析,诊断出产生噪声的故障元件。     

基于EOF和HHT的多站点降雨场随机模拟方法研究

提出一种新的基于希尔伯特谱分析的降水发生器EHS.该模型首先对原始降雨场进行高斯隐变量转换,转换后的标准化降雨场随后进行经验正交函数分析(EOFA),提取出主要空间模态和对应的主成分时间序列.对主成分序列进行经验模态分解(EMD)和希尔伯特谱分析(HAS)可以得到不同特征周期的本征模态函数(IMF)及其对应的瞬时振幅和瞬时频率,利用随机相位法仿真各项IMF分量,对模拟得到的IMF分量进行EMD重构、EOF重构和高斯隐变量反操作,即可得到多站点降雨模拟场.本文以月降雨量均值、月降雨量标准差,空间相关系数、空间连接度、自相关系数为指标,利用湘江流域实测的降水数据,通过与现有多站点降水发生器MulGETS的比较,评估多站点降水发生器EHS的性能和优缺点.研究结果表明,多站点降雨发生器EHS能很好地模拟湘江流域的降雨,重现历史降雨场的统计特征.该工具可为水文水环境模型、生态模型等提供数据支撑.     

绍兴市近48年降水演变特征统计分析

选取绍兴国家气象观测站1961年1月至2009年2月逐月降水量作为降水分析基本资料,利用一元线性回归、小波变换和Mann-Kendall检验等统计学方法对绍兴降水季节变化和年际变化的特征进行了综合分析,分析了不同时间尺度下降水序列变化的周期和突变点,并根据主周期对未来降水变化趋势进行了预估.结果发现,绍兴市近48 a各个季节和年降水都存在多时间尺度特征,大尺度的周期变化中嵌套有小尺度的周期变化.春季降水以3～4 a年周期为主.并有准3 a周期向准4 a周期转变的趋势;夏季降水主要存在准4 a和准14 a周期变化;秋季降水主要存在准2 a和准12 a周期变化;冬季降水主要存在准4 a和准16 a周期变化:年降水主要存在准2 a和准4 a年际周期变化和准13 a年代际周期变化.绍兴春季和冬季降水突变不明显;夏季和秋季突变明显,突变点分别出现在1973年和1963年,而年降水突变不明显,不存在明显的突变期.夏季降水变化趋势和年降水趋势基本一致:夏季降水和年降水在时域上分布有很大的相似性,都具有准4 a周期变化.并全时域存在;夏季降水突变影响到全年降水的突变.根据绍兴夏季降水和年降水的主周期推测.2009年后的5～6 a绍兴年降水将相对偏多.     

新安江及其周围地区的降水气候振动

将上海、温州、杭州、福州、南昌、芜湖、九江、宁波、淳安的年降水量资料作为时间序列,进行趋势分析(利用等距点正交多项式)、谱分析和线性滤波。结果表明,六十年代新安江水库水量不足主要由大范围的气候振动引起。应用线性滤波的结果对今后十年左右的降水变化趋势作了推断。方差分析和周期图分析的结果与上述推断基本一致。     

农牧交错带降水与温度的功率谱分析--以科尔沁沙地为例

在介绍了功率谱的概念及其计算方法的基础上，用功率谱的间接计算方法计算了农牧交错带内科尔沁沙地8个气象观测点从1961—2000年降水量和温度的功率谱．结果表明：在步长为年的尺度下，40a的数据序列长度还不足以反映降水和温度的周期性规律．在步长为旬的尺度下，降水量的变化总体上有较明显的8～10a，4．4～4．7a的周期性规律，其中尤以9a，4．4a的周期最为显著，并且存在2．3a，2．5a，6～7a的次明显周期；温度的变化总体上有较明显的9a，4．4a，3a和2．2a的周期规律，尤以9a，4．4a的周期最为显著．降水以及温度变化的周期性变化规律对进一步理解科尔沁沙地的生态环境演化具有重要的借鉴意义．     

应用经验模态分解下的AR模型提取旋转机械故障特征

将时间序列的AR模型引入到旋转机械故障诊断中,采用了经验模态分解与AR模型相结合的方法提取旋转机械的故障特征。通过选取含有故障信息的固有模态函数进行功率谱分析,提取故障特征,分析故障原因。仿真和试验结果表明,此法能够有效地提取故障特征参数,为旋转机械的故障诊断提供了方法保障。