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基于两步剔除趋势法的中国粮食单产波动特征分析 被引量：3
1
作者 刘忠 黄峰 李保国 《资源科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2015年第6期1279-1286,共8页
粮食单产的增加是改革开放以来中国粮食总产上升的主要原因。进行粮食单产波动分解,并分析其多尺度波动特征及主导因素,从而揭示粮食单产变化的规律,对于今后中国制定相关政策,稳定粮食生产,保障粮食安全具有重要的意义。本文基于粮食... 粮食单产的增加是改革开放以来中国粮食总产上升的主要原因。进行粮食单产波动分解,并分析其多尺度波动特征及主导因素,从而揭示粮食单产变化的规律,对于今后中国制定相关政策,稳定粮食生产,保障粮食安全具有重要的意义。本文基于粮食生产的技术-经济复合系统分析,利用1978-2011年粮食生产统计数据,通过多年滑动平均和曲线拟合两级趋势剔除,进行了单产波动分解,并分析了粮食单产的多尺度波动特征及主导因素。结果表明:1应用两级趋势去除的方法可以将粮食单产分解为长期趋势、中期波动和短期波动3个项,其中短期波动主要受年际气候变化影响,中期波动曲线主要反映了研究期社会经济和粮食政策的变化及其对单产的影响,而长期趋势则主要反映了技术进步和农作制度对于粮食单产的作用;2长期来看,研究期粮食单产以上升趋势为主,总体波动不大,但个别时段波动较大;3中期波动显著大于短期波动,同时,短期波动率在逐渐收窄,而中期波动率没有明显的趋势变化,显示粮食单产波动的主导因素为社会经济条件和宏观政策。研究结果可为今后农业政策的调整提供决策依据。 展开更多
关键词 粮食 单产 波动 趋势去除 多尺度 中国
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数据信号的滤波与趋势去除研究 被引量：1
2
作者 尚耀权 邓涛 李桂琴 《计量与测试技术》 2018年第11期96-98,共3页
本文通过中值滤波法去除信号中的毛刺,在保留信号特征的前提下使信号尽可能平滑,并运用最小二乘法对具有趋势的检测信号进行趋势去除,排除更多不稳定的因素,得到精确、平滑、稳定的波形数据。
关键词 中值滤波法 趋势去除 波形数据
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基于RST算法提取乌什M_(S)7.1地震地表温度异常
3
作者 伊尔潘·艾尼瓦尔 李晓东 +3 位作者 朱文振 胡安尼西·巴合达吾列提 何欢 艾萨·伊斯马伊力 《内陆地震》 2024年第2期173-181,共9页
为探讨RST算法在新疆地区地震热红外异常提取中的适用性,以乌什M_(S)7.1地震为例,构建研究区MODIS地表温度数据集,并对数据集进行逐像元时间序列趋势去除后,利用RST算法提取乌什M_(S)7.1地震地表温度异常信息。结果表明:乌什M_(S)7.1地... 为探讨RST算法在新疆地区地震热红外异常提取中的适用性,以乌什M_(S)7.1地震为例,构建研究区MODIS地表温度数据集,并对数据集进行逐像元时间序列趋势去除后,利用RST算法提取乌什M_(S)7.1地震地表温度异常信息。结果表明:乌什M_(S)7.1地震地表温度异常的变化过程分为“出现—消失—再出现—扩大—达到最大—消失”6个阶段;乌什M_(S)7.1地震的地表温度异常区域大致沿构造带的走向分布;乌什M_(S)7.1地震发生在地表温度异常面积出现最大值后的第99天。利用MODIS数据结合RST算法提取地震热红外异常在新疆地区相关研究中具有一定的可行性。 展开更多
关键词 乌什M_(S)7.1地震 地表温度异常 时间序列趋势去除 RST算法
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高速电梯振动测试与故障诊断研究
4
作者 李奇彦 马建成 +2 位作者 黄兴 田中旭 侯璋天 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第4期661-668,共8页
针对高速电梯激励频率高、零部件负荷大导致的共振现象与安全隐患,为高效且精细化地进行振动测试,以某型号高速电梯为例,将实际原始信号的测量均值作为真实信号的修正值,消除低频信号趋势项带来的误差,并结合对瞬时响应捕捉能力更强的... 针对高速电梯激励频率高、零部件负荷大导致的共振现象与安全隐患,为高效且精细化地进行振动测试,以某型号高速电梯为例,将实际原始信号的测量均值作为真实信号的修正值,消除低频信号趋势项带来的误差,并结合对瞬时响应捕捉能力更强的离散小波变换算法,更加精准地实现高速电梯导轨缺陷与导靴故障诊断。同时,基于高速电梯离散位移-时间变化率提出的状态分割算法,可快捷实现高速电梯的5个运行状态信号自动提取,为高速电梯振动特性分析与故障诊断提供了便利。实验结果表明,所提方法可以快速高效地实现不同工况下高速电梯振动信号的特征提取和电梯运行故障诊断。 展开更多
关键词 高速电梯 趋势项去除 状态分割 故障诊断 离散小波变换
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Terra MODIS数据28波段影像条带噪声去除方法 被引量：4
5
作者 姜湾 沈焕锋 +3 位作者 曾超 张良培 张洪艳 刘欣鑫 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2014年第5期526-530,共5页
Terra卫星MODIS传感器影像中多个波段数据存在条带噪声,其中第28波段的数据受影响较为严重,且随着时间的推移噪声强度更大、噪声类型更加复杂。针对该波段同时受探元-探元噪声与镜面条带噪声影响的特点,本文在矩匹配方法的基础上,提出... Terra卫星MODIS传感器影像中多个波段数据存在条带噪声,其中第28波段的数据受影响较为严重,且随着时间的推移噪声强度更大、噪声类型更加复杂。针对该波段同时受探元-探元噪声与镜面条带噪声影响的特点,本文在矩匹配方法的基础上,提出了基于曲线拟合与去除信号趋势项的条带噪声去除方法。实验结果表明,相对于传统方法,本文提出的两种条带去除方法具有更强的稳健性。 展开更多
关键词 MODIS 条带噪声 曲线拟合 信号趋势项去除
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