| 小波变换在大气污染物时间序列分析中的应用 |
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| 引用本文： | 陈柳,马广大.小波变换在大气污染物时间序列分析中的应用[J].西安科技大学学报,2006,26(1):58-61. |
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| 作者姓名： | 陈柳 马广大 |
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| 作者单位： | 1. 西安建筑科技大学,环境与市政工程学院,陕西,西安,710055;西安科技大学,能源学院,陕西,西安,710054
2. 西安建筑科技大学,环境与市政工程学院,陕西,西安,710055 |
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| 基金项目： | 陕西省西安市科技攻关项目 |
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| 摘 要： | 以西安市PM10日平均浓度时间序列为例，根据小波分析的基本原理，应用小波变换的时频局部化功能，对大气污染物时间序列的变化进行了分析，清楚地给出了大气污染物的年变化趋势及突变特征。这些特征对大气污染物的治理、预报和控制具有十分重要的实际意义。研究结果表明，将小波变换应用于大气污染物时间序列的分析是可行的。
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| 关 键 词： | 小波变换 年变化趋势 突变特征 |
| 文章编号： | 1672-9315(2006)01-0058-04 |
| 修稿时间： | 2005年3月9日 |
Application of wavelet transform in air pollutant time series |
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| CHEN Liu,MA Guang-da.Application of wavelet transform in air pollutant time series[J].JOurnal of XI’an University of Science and Technology,2006,26(1):58-61. |
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| Authors: | CHEN Liu MA Guang-da |
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| Abstract: | In illustration of the PM10 time series in Xi'an city,PM10 time series trend and jump features of the variations are analyzed using the wavelet transform.These features are very important for PM10 control and forecasting.The study shows that wavelet transform can clearly demonstrate features of air pollutant time series. |
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| Keywords: | PM10 |
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