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长基线时间序列季节项提取和重构方法分析 被引量：1
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作者 吉长东 张萌 沈祎凡 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2020年第8期818-821,共4页
运用经验模态分解(EMD)、集合经验模态分解(EEMD)和完备总体经验模态分解(CEEMD)3种方法对原始基线时间序列进行分解,得到各自时间序列的本征函数模态分量(IMF)、相关系数及周期性强度,进而确定其季节项分量,同时通过比较季节项和原始... 运用经验模态分解(EMD)、集合经验模态分解(EEMD)和完备总体经验模态分解(CEEMD)3种方法对原始基线时间序列进行分解,得到各自时间序列的本征函数模态分量(IMF)、相关系数及周期性强度,进而确定其季节项分量,同时通过比较季节项和原始基线时间序列的叠加功率谱图优选分解方法。结果表明,CEEMD方法对基线时间序列季节项提取和重构效果最佳。 展开更多
关键词 基线时间序列 季节项 CEEMD 叠加功率谱
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