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基于滤波辅助的PEEMD与Hilbert谱分析方法的高程时间序列特征提取 被引量：1
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作者 陈媛 《测绘地理信息》 CSCD 2021年第S01期126-130,共5页
利用滤波辅助的部分集成经验模态分解(partly ensemble empirical mode decomposition,PEEMD)与Hilbert谱分析结合的方法建立了一种高程时间序列特征提取方法。首先,采用滤波辅助的PEEMD方法分解高程时间序列中的特征分量,然后应用Hilb... 利用滤波辅助的部分集成经验模态分解(partly ensemble empirical mode decomposition,PEEMD)与Hilbert谱分析结合的方法建立了一种高程时间序列特征提取方法。首先,采用滤波辅助的PEEMD方法分解高程时间序列中的特征分量,然后应用Hilbert谱分析在频率域上对特征分量进行分析。将该方法应用于中国区域的国际GNSS服务(International GNSS Service,IGS)测站十几年的高程时间序列中,并将滤波辅助的PEEMD的结果与传统的小波分解的结果进行对比。结果表明,该方法准确有效地提取出了IGS高程时间序列中4 a、2 a、1 a周期的特征分量,且滤波辅助的PEEMD分解的结果与小波分解结果一致,可以获得一个与原始时间序列符合较好的趋势项。 展开更多
关键词 高程 特征提取 滤波辅助 部分集成经验模态分解(partly ensemble empirical mode decomposition PEEMD) Hilbert谱
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