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基于SSA-ANFIS模型的BDS-3卫星钟差短期预报 被引量:1
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作者 蔡成林 吴明杰 吕开慧 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2024年第9期926-931,共6页
针对卫星钟差时间序列具有非线性和非平稳的特性,以及趋势分量与随机分量相互干扰可能会影响预报精度的问题,提出一种以奇异谱分析(singular spectrum analysis, SSA)为基础,融合自适应模糊神经网络(adaptive neuro-fuzzy inference sys... 针对卫星钟差时间序列具有非线性和非平稳的特性,以及趋势分量与随机分量相互干扰可能会影响预报精度的问题,提出一种以奇异谱分析(singular spectrum analysis, SSA)为基础,融合自适应模糊神经网络(adaptive neuro-fuzzy inference system, ANFIS)的卫星钟差预报模型SSA-ANFIS。首先利用SSA对钟差一次差序列进行分解和重构,从而得到趋势项和残差项;然后,使用ANFIS对重构分量进行预报,并将预报结果叠加还原,得到最终预报钟差值;最后,通过实验对比SSA-ANFIS与GM、QP、LSTM和ANFIS模型的预报效果。结果表明,相较于LSTM和ANFIS模型,该模型预报精度分别提高25.7%~40.7%和39.4%~45.7%。 展开更多
关键词 卫星钟差 奇异谱分析 自适应模糊神经网络模型 钟差预报
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基于改进时域卷积网络与多头自注意力机制的间歇过程质量预测模型
2
作者 赵小强 柳勇勇 +1 位作者 惠永永 刘凯 《计算机应用》 北大核心 2025年第7期2245-2252,共8页
为提高时域卷积网络(TCN)在批量大小变化时的训练稳定性,并解决间歇过程质量预测在捕捉长期依赖性和全局关联性上存在不足而导致的预测准确度不高的问题,提出一种基于批量组规范化(BGN)和Mish激活函数改进残差结构的TCN(BMTCN)与多头自... 为提高时域卷积网络(TCN)在批量大小变化时的训练稳定性,并解决间歇过程质量预测在捕捉长期依赖性和全局关联性上存在不足而导致的预测准确度不高的问题,提出一种基于批量组规范化(BGN)和Mish激活函数改进残差结构的TCN(BMTCN)与多头自注意力机制(MHSA)的间歇过程质量预测模型(BMTCN-MHSA)。首先,将间歇过程的三维数据展开为二维矩阵形式,并对数据进行归一化处理,再引入奇异谱分析法(SSA)分解重构数据;其次,在时域卷积的残差部分融入BGN以降低网络模型在批量大小变化时的敏感度,引入Mish激活函数以提高模型的泛化能力,并利用多头自注意力机制对序列中不同位置的特征信息进行关联和权重分配,从而进一步提取序列中的关键特征信息和相互依赖关系,进而更好地捕捉间歇过程的动态特征;最后,使用青霉素仿真实验数据进行实验验证。实验结果表明,相较于TCN模型,BMTCN-MHSA模型的平均绝对误差(MAE)降低了56.86%,均方误差(MSE)降低了48.80%,而决定系数(R2)达到了99.48%,这表明BMTCN-MHSA模型提高了间歇过程质量预测的准确性。 展开更多
关键词 间歇过程 质量预测 奇异谱分析法 时域卷积网络 多头自注意力机制
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基于SSA-VMD-MCKD的强背景噪声环境下滚动轴承故障诊断 被引量:23
3
作者 任良 甄龙信 +2 位作者 赵云 董前程 张云鹏 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期217-226,共10页
为在强背景噪声环境下有效提取滚动轴承微弱故障特征并准确诊断故障,提出奇异谱分析(singular spectrum analysis, SSA)、变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和最大相关峭度解卷积(maximum correlated kurtosis deconvo... 为在强背景噪声环境下有效提取滚动轴承微弱故障特征并准确诊断故障,提出奇异谱分析(singular spectrum analysis, SSA)、变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和最大相关峭度解卷积(maximum correlated kurtosis deconvolution, MCKD)结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用SSA算法将故障信号分解,根据时域互相关准则对分解信号筛选重构;其次,利用鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)分别优化VMD的参数alpha,K以及MCKD的参数L和M,利用参数优化的VMD对重构信号进行分解,根据峭度指标从分解所得的本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)中提取故障特征信号;再次,利用参数优化的MCKD算法增强故障特征;最后,通过频谱包络进行故障诊断。仿真和试验表明,所提方法能在强噪声干扰下有效提取并诊断轴承故障。 展开更多
关键词 奇异谱分析(ssa) 变分模态分解(VMD) 最大相关峭度解卷积(MCKD) 鲸鱼仿生优化算法(WOA) 轴承故障诊断
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基于SSA-MGF的BP神经网络多步预测模型 被引量:6
4
作者 李永华 金龙 +2 位作者 缪启龙 刘德 高阳华 《南京气象学院学报》 CSCD 北大核心 2005年第4期549-555,共7页
采用奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)方法对标准化样本序列进行准周期信号分量重建,将重建序列构造均值生成函数(Mean Generating Function,MGF)延拓矩阵作为输入因子,原样本序列作为输出因子,构建BP神经网络多步预测模型... 采用奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)方法对标准化样本序列进行准周期信号分量重建,将重建序列构造均值生成函数(Mean Generating Function,MGF)延拓矩阵作为输入因子,原样本序列作为输出因子,构建BP神经网络多步预测模型。通过实际建模并与逐步回归等方法进行对比预测试验,结果表明,基于SSA-MGF的BP神经网络多步预测模型预测效果优于其他3种模型,说明SSA的去噪及BP神经网络预报模型对于提高预测准确率是相对有效的,是一种具有较高应用价值的多步预测方法。 展开更多
关键词 奇异谱分析 均值生成函数 BP神经网络 预测
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基于SSA-LSTM的短期电离层TEC组合预报模型 被引量:9
5
作者 吴晗 黄玲 +2 位作者 刘立龙 黄良珂 章红平 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2022年第6期626-630,654,共6页
针对电离层总电子含量(TEC)时间序列具有高噪声、非线性和非平稳的特性,在奇异谱分析基础上,融合长短期记忆神经网络模型构建短期电离层组合预报改进模型,并对磁暴期、磁平静期的电离层TEC预报精度进行分析。结果表明,在磁暴期和磁平静... 针对电离层总电子含量(TEC)时间序列具有高噪声、非线性和非平稳的特性,在奇异谱分析基础上,融合长短期记忆神经网络模型构建短期电离层组合预报改进模型,并对磁暴期、磁平静期的电离层TEC预报精度进行分析。结果表明,在磁暴期和磁平静期,该模型预报3 d的TEC相对精度分别为91.17%和95.46%,比单一LSTM模型分别提高4.92百分点和3.17百分点。 展开更多
关键词 长短期记忆神经网络 奇异谱分析 地磁活动 电离层TEC预报
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基于SSA的DRFM速度欺骗干扰识别 被引量:6
6
作者 定少浒 汤建龙 《雷达科学与技术》 北大核心 2020年第1期44-50,共7页
针对数字射频存储(DRFM)干扰机的转发式欺骗干扰的高度相干而难以识别的问题,本文提出一种基于奇异谱分析(SSA)的DRFM速度欺骗干扰识别方法。由于DRFM速度欺骗干扰信号因干扰机数控移相器的步进阶跃调相会产生谐波分量寄生,导致其SSA分... 针对数字射频存储(DRFM)干扰机的转发式欺骗干扰的高度相干而难以识别的问题,本文提出一种基于奇异谱分析(SSA)的DRFM速度欺骗干扰识别方法。由于DRFM速度欺骗干扰信号因干扰机数控移相器的步进阶跃调相会产生谐波分量寄生,导致其SSA分解后奇异值分布与目标回波存在较明显的差异。因此本文首先利用SSA算法获取待识别信号的奇异值,然后提取奇异值的统计直方图的方差、峰度、偏度、能量和熵作为特征构建特征向量,最后利用支持向量机(SVM)作为分类器实现雷达目标与DRFM速度欺骗干扰信号的识别。该方法不再依赖现有的A/D相位量化的谐波模型,且在较低信噪比下能有效地识别出干扰信号。计算机仿真验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 雷达抗干扰 干扰识别 数控移相器 奇异谱分析
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基于EMD和SSA的股票预测模型 被引量:7
7
作者 谢游宇 王万雄 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第18期285-292,共8页
为了提高金融序列的预测精度,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和奇异谱分析(SSA)的EMD-SSA-LSTM-SVR组合预测模型。该模型结合了EMD分解和SSA分解各自的优点,将原始金融序列分解为具有不同时间尺度的分量,充分发挥LSTM模型处理长期依... 为了提高金融序列的预测精度,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和奇异谱分析(SSA)的EMD-SSA-LSTM-SVR组合预测模型。该模型结合了EMD分解和SSA分解各自的优点,将原始金融序列分解为具有不同时间尺度的分量,充分发挥LSTM模型处理长期依赖序列的优势以及SVR模型对非线性序列的泛化能力对各个分量进行预测,集成得到金融序列的预测值。实验表明,与现有的EMD-LSTM、EMD-SVR、SSA-SVR和SSA-LSTM等基于EMD和SSA的预测模型相比,EMD-SSA-LSTM-SVR模型具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 经验模态分解 奇异谱分析 长短时记忆网络 支持向量回归
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基于奇异谱分析(SSA)的弹头激波信号处理方法研究 被引量:2
8
作者 谭子龙 王雪梅 +1 位作者 许哲 陈昊明 《科学技术与工程》 北大核心 2014年第19期74-79,共6页
针对弹头激波信号混杂其他噪声干扰无法分离时延特征参数问题,利用奇异谱分析(SSA)的自适应滤波特性进行处理,并对嵌入维数和重构主分量数目对分离效果的影响进行了讨论,建立性能评价函数和选择准则来进行优化。仿真结果表明,采用最优... 针对弹头激波信号混杂其他噪声干扰无法分离时延特征参数问题,利用奇异谱分析(SSA)的自适应滤波特性进行处理,并对嵌入维数和重构主分量数目对分离效果的影响进行了讨论,建立性能评价函数和选择准则来进行优化。仿真结果表明,采用最优参数时SSA能有效提取出噪声条件下激波信号特征。 展开更多
关键词 激波信号 奇异谱分析 嵌入维数
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一种改进WVSSA算法的GNSS时间序列降噪方法 被引量:2
9
作者 侯增楠 黄征凯 +4 位作者 王琰 孙喜文 贺小星 黄佳慧 乔丽娜 《导航定位学报》 CSCD 2023年第4期97-103,共7页
针对变分模态分解(VMD)中不适合的模态分解数和惩罚因子易出现过度分解与分解不足等现象的问题,提出一种改进VMD和利用复合指标改进奇异谱分析(SSA)的鲸鱼变分模态奇异谱分析(WVSSA)方法:采用WOA算法确定VMD分解的最佳参数组合进行VMD... 针对变分模态分解(VMD)中不适合的模态分解数和惩罚因子易出现过度分解与分解不足等现象的问题,提出一种改进VMD和利用复合指标改进奇异谱分析(SSA)的鲸鱼变分模态奇异谱分析(WVSSA)方法:采用WOA算法确定VMD分解的最佳参数组合进行VMD分解和重构;并用基于复合评价指标改进的SSA方法进行二次降噪;最后利用10个基准站与仿真信号分解降噪以验证方法的有效性。周期信号与噪声信号降噪分析结果表明,WVSSA方法与经验模态分解(EMD)、集合经验模态分解(EEMD)相比,均方根误差降低0.6222、0.6053mm,信噪比增加1.0349、1.0298dB,相关性增加0.0645、0.0625;全球卫星导航系统(GNSS)时序降噪分析结果表明,WVSSA方法均方根误差比EMD、EEMD平均降低0.9156、0.8271 mm,信噪比平均增加2.7606、2.4727 dB,相关性平均增加0.1754、0.1531。WVSSA方法在时间序列识别和去除噪声上更为有效。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法(WOA) 变分模态分解(VMD) 奇异谱分析(ssa) 复合评价指标 经验模态分解(EMD) 集合经验模态分解(EEMD)
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顾及信号振荡特征的慢滑移信息时空提取
10
作者 侯争 郭增长 杜久升 《导航定位学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期44-54,共11页
针对传统滤波和固定函数拟合等方法探测慢滑移信号时易产生信息误剔除或伪信号提取等问题,提出一种基于信号振荡特征的慢滑移时空信息探测方法:利用多通道奇异谱分析分解坐标序列;然后根据慢滑移位移特征确定信号的起止时间;最后基于信... 针对传统滤波和固定函数拟合等方法探测慢滑移信号时易产生信息误剔除或伪信号提取等问题,提出一种基于信号振荡特征的慢滑移时空信息探测方法:利用多通道奇异谱分析分解坐标序列;然后根据慢滑移位移特征确定信号的起止时间;最后基于信号的振荡方向和振幅归一化明确空间响应方向和强度。仿真结果表明,相较于主成分分析和独立成分分析,该方法在探测慢滑移起止时间、空间响应方向和强度等方面优势明显:实际应用中,利用该方法成功探测出新西兰马纳瓦图的慢滑移事件,测站WANG和PNUI连线两侧的空间响应方向相反,强度大,地震危险性高;而独立成分分析和主成分分析探测到的空间响应可能受到共模误差影响,时间响应也无法明确慢滑移起止时间。 展开更多
关键词 多通道奇异谱分析 慢滑移 独立成分分析 谱指数 全球定位系统(GPS)
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基于InSAR的北京平原区地面沉降与地下水位演化关联特征迭代奇异谱分析 被引量:1
11
作者 刘彪 王彦兵 +3 位作者 李小娟 李晨霞 宋宗雯 李堰欣 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2024年第4期21-27,共7页
北京平原区是地面沉降发展严重的区域之一,分析其地面沉降的时空演化规律可为城市地面沉降有效防控提供数据支撑。该文利用PS-InSAR方法获取地面沉降信息,并用水准监测数据验证其精度,然后基于奇异谱分析和频谱检验提出迭代奇异谱分析(I... 北京平原区是地面沉降发展严重的区域之一,分析其地面沉降的时空演化规律可为城市地面沉降有效防控提供数据支撑。该文利用PS-InSAR方法获取地面沉降信息,并用水准监测数据验证其精度,然后基于奇异谱分析和频谱检验提出迭代奇异谱分析(Iterative Singular Spectral Analysis,ISSA)方法,并基于该方法将地面沉降的长时序数据分解为主趋势、周期特征,得到研究区地面沉降和地下水位的时序演化特征:①研究区地面沉降的主趋势特征表现为2011—2016年沉降持续、沉降减缓和再度发展3个阶段,2017—2020年沉降持续发展,但总体趋势较稳定。②研究区地面沉降季节性差异明显,且2011—2020年夏季地面沉降比冬季严重。③地下水超采是北京平原区地面沉降的主因,在严重沉降区和较严重沉降区,第二、三承压含水层的水位变化与地面沉降呈强正相关性。 展开更多
关键词 地面沉降 PS-INSAR 地下水位变化 频谱检验 迭代奇异谱分析 时序特征分解
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利用GRACE卫星分析安徽省地下水储量的时空变化 被引量:2
12
作者 谢广阔 陶庭叶 +1 位作者 马敏 胡尚 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第3期367-372,378,共7页
文章利用重力恢复与气候实验卫星(Gravity Recovery and Climate Experiment,GRACE)时变重力场球谐系数文件,联合全球陆面数据同化系统(Global Land Data Assimilation System,GLDAS)水文模型反演安徽省2003—2016年地下水储量的时空变... 文章利用重力恢复与气候实验卫星(Gravity Recovery and Climate Experiment,GRACE)时变重力场球谐系数文件,联合全球陆面数据同化系统(Global Land Data Assimilation System,GLDAS)水文模型反演安徽省2003—2016年地下水储量的时空变化。通过奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)地下水时间序列,结合热带降雨测量任务(Tropical Rainfall Measuring Mission,TRMM)降雨数据对地下水储量变化规律进行分析。结果表明,安徽省地下水储量在2011年和2014年前后发生较大变化,在2003—2011年的变化率为0.37 cm/a,2011—2014年的下降速率为-0.2 cm/a,2014—2016年的增长速率为1.9 cm/a;进一步与降雨数据关联,发现降雨量是影响安徽省地下水储量年际变化和季节性变化的主要因素。在空间上,安徽省呈现自东北向西南逐渐缓和的趋势,最大亏损出现在皖北地区,为-7.52 mm/a,在西南地区的最大盈余达到8.38 mm/a。 展开更多
关键词 安徽省 重力恢复与气候实验卫星(GRACE) 全球陆面数据同化系统(GLDAS) 地下水储量 奇异谱分析(ssa)
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GNSS PWV典型季风气候特征奇异谱分析
13
作者 姚欢欢 党亚民 +3 位作者 杨强 闫明豪 陈洪凯 李惠玲 《导航定位学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期19-26,共8页
为了进一步研究利用全球卫星导航系统(GNSS)大气可降水量(PWV)分析不同气候类型特征,进行GNSS PWV典型季风气候特征奇异谱分析:选取中国中东部地区2016—2021年部分连续运行参考站(CORS)数据,提出将全球气压和温度(GPT(GPT3_1、GPT3_5)... 为了进一步研究利用全球卫星导航系统(GNSS)大气可降水量(PWV)分析不同气候类型特征,进行GNSS PWV典型季风气候特征奇异谱分析:选取中国中东部地区2016—2021年部分连续运行参考站(CORS)数据,提出将全球气压和温度(GPT(GPT3_1、GPT3_5))模型、欧洲中期天气预报中心第五代大气再分析数据集(ERA5)模型3种大气模型分别与GNSS解算的对流层总延迟(ZTD)数据融合获取的PWV值进行对比分析,得出中国3种典型季风气候类型GNSS PWV最优大气模型;然后提出利用奇异谱分析(SSA)法分解重构出GNSS PWV时间序列,从而基于GNSS PWV分析不同季风气候类型特征。结果表明,中国3种典型季风气候类型条件下ERA5模型精度较优,选择ERA5模型为最优大气模型,重构后的GNSS PWV变化趋势能够很好地反映出3种典型季风气候类型的特征;因此GNSS PWV可应用于气候特征分析。 展开更多
关键词 全球卫星导航系统(GNSS) 大气可降水量(PWV) 全球气压和温度(GPT)模型 欧洲中期天气预报中心第五代大气再分析数据集(ERA5) 奇异谱分析(ssa) 气候特征
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奇异谱分析在GPS站坐标监测序列分析中的应用 被引量:55
14
作者 王解先 连丽珍 沈云中 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期282-288,共7页
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... 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-11.688mm.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. 展开更多
关键词 奇异谱分析 坐标时间序列 趋势周期 降噪
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基于奇异谱分解的微机械加速度计振动噪声抑制方法 被引量:6
15
作者 伍宗伟 姚敏立 +2 位作者 马红光 马帮立 田方浩 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第5期70-75,共6页
微机械(MEMS)惯性传感器成本低的同时噪声较大,易受振动信号的干扰。为了利用微机械惯性传感器构成低成本姿态估计系统,提出了一种基于奇异谱分解(SSA)的振动噪声预处理方法。SSA方法的实质是利用延迟扩维矩阵进行主成分分析,其延迟相... 微机械(MEMS)惯性传感器成本低的同时噪声较大,易受振动信号的干扰。为了利用微机械惯性传感器构成低成本姿态估计系统,提出了一种基于奇异谱分解(SSA)的振动噪声预处理方法。SSA方法的实质是利用延迟扩维矩阵进行主成分分析,其延迟相关的算法能够有效地分离出加速度计测量值中的趋势项与周期项,趋势项中包含有需要的姿态变化信号,周期项即为低频振动噪声,根据过零点检测方法提取出趋势项,将该趋势项作为加速度计的测量值,即可实现对振动噪声信号的抑制,有效地提高姿态估计精度。实际的跑车实验验证了该方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 奇异谱分析 独立分量分析 微机械惯性传感器 趋势项 振动噪声 姿态估计 singular spectral analysis (ssa) independent component analysis (ICA)
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奇异谱分析在故障时间序列分析中的应用 被引量:15
16
作者 王鑫 吴际 +3 位作者 刘超 牛文生 张华 张奎 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期2321-2331,共11页
由于日益增长的飞行安全和飞机维护质量需求,飞机使用可靠性已经成为一个重要的研究领域。从某航空公司波音737飞机使用过程中现场所记录的18年的故障数据出发,应用奇异谱分析(SSA)方法,对故障时间序列进行了建模和预测,进一步以预测结... 由于日益增长的飞行安全和飞机维护质量需求,飞机使用可靠性已经成为一个重要的研究领域。从某航空公司波音737飞机使用过程中现场所记录的18年的故障数据出发,应用奇异谱分析(SSA)方法,对故障时间序列进行了建模和预测,进一步以预测结果的均方根误差(RMSE)最小为优化目标对SSA模型参数进行了优选。在此基础上,提出了一种更为广泛的模型组合方法和实现算法,这种方法采用不同的时间序列模型来构造SSA分解出的趋势、周期和残差等成分。通过与三次指数平滑(Holt-Winters)、自回归移动平均(ARIMA)2种时间序列模型的实验结果对比,SSA及其参数优选和模型组合方法在故障时间序列分析中具有更好的拟合和预测精度。 展开更多
关键词 奇异谱分析(ssa) 故障时间序列 预测 参数优选 模型组合
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时间序列分维数提取算法的研究 被引量:8
17
作者 张作生 彭虎 公佩祥 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 1997年第2期220-224,共5页
混沌时间序列的分维数是描述其混沌特性的一个重要参数.这里介绍的改进的分维数提取算法是在传统的G-P关联维数分析算法的基础上,结合奇异谱分析技术,构造了基于奇异谱分析的关联维数提取算法,克服了原始G-P算法抗噪声干扰能... 混沌时间序列的分维数是描述其混沌特性的一个重要参数.这里介绍的改进的分维数提取算法是在传统的G-P关联维数分析算法的基础上,结合奇异谱分析技术,构造了基于奇异谱分析的关联维数提取算法,克服了原始G-P算法抗噪声干扰能力较差的缺点,同时具有可靠性较高、结果精度较理想。 展开更多
关键词 分维数 浑沌 时间序列 信号处理 随机信号
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基于变分模态分解和奇异谱分析的GPR信号去噪 被引量:15
18
作者 戴前伟 丁浩 +1 位作者 张华 张豪 《吉林大学学报(地球科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期701-712,共12页
受设备及环境等因素的主要影响,采集的探地雷达(GPR)信号中存在不同程度的噪声干扰.传统变分模态分解(VMD)通过搜寻变分模型最优解分离出不同中心频率的分量实现噪声压制,但最优模态数的选择具有一定主观性,致使重构数据存在不同程度的... 受设备及环境等因素的主要影响,采集的探地雷达(GPR)信号中存在不同程度的噪声干扰.传统变分模态分解(VMD)通过搜寻变分模型最优解分离出不同中心频率的分量实现噪声压制,但最优模态数的选择具有一定主观性,致使重构数据存在不同程度的信号振荡.为优化模态数的选择,并改善信号振荡问题,本文提出基于自适应VMD和奇异谱分析(SSA)的GPR信号去噪方法.首先,引入能量损失比,实施最优模态数的自适应选择,并利用皮尔逊相关系数法提取有效信号;其次,针对变分模态分解后的中低频振荡现象,引入SSA进行二次滤波,进一步提高信噪比.合成Ricker子波实验、合成雷达剖面模拟实验和实测资料验证了变分模态分解奇异谱分析(VMD SSA)方法的有效性.合成Ricker子波实验中,与集成经验模态分解(EEMD)和传统VMD方法相比,经VMD SSA方法处理后的信噪比最大提升13.5878dB;合成雷达剖面模拟实验中,基于VMD SSA方法处理后剖面的信噪比较EEMD和传统VMD方法分别提高3.7659dB和2.6557dB;实测资料处理中也较好地压制了背景噪声及随机噪声,使异常体的信号特征更加突出. 展开更多
关键词 探地雷达(GPR) 变分模态分解(VMD) 能量损失比 奇异谱分析(ssa) 信号去噪
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黑潮输送的异常及其与大尺度海气相互作用的关系 被引量:14
19
作者 谷德军 王东晓 袁金南 《热带海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2004年第6期30-39,共10页
以128.5°E为界,沿27°N,北太平洋西边界流输送可以分成呈明显负相关的东、西2段。西段(即黑潮)主要参与副热带环流(STG)和经向环流(STC);东段主要参与日本东南的反气旋式涡旋再回流。从气候态来看,西段输送在7、8月份最大,3月... 以128.5°E为界,沿27°N,北太平洋西边界流输送可以分成呈明显负相关的东、西2段。西段(即黑潮)主要参与副热带环流(STG)和经向环流(STC);东段主要参与日本东南的反气旋式涡旋再回流。从气候态来看,西段输送在7、8月份最大,3月份次大;东段输送在6—8月份最小,其它月份比较接近;整体结果表现为全年有2个接近的极大值,分别是3、4月份和7、8月份。从年序列来看,西段输送在20世纪70年代后期有一次明显的突变;而东段在1955年突然减小,在1963年突然增大。小波分析表明,东、西两段的振荡周期都随时间变化。西段输送时间序列的20a左右周期振荡在1976年以前非常明显,9a左右周期振荡在1985年以后比较显著;东段输送的13a左右周期在1976年以前显著,1985年以后的主要振荡周期从7a逐渐减小到3a左右。奇异谱分析表明,西段输送的年代际变化占总方差的45%,年际变化占总方差的13.6%;东段输送的年代际变化占总方差的24.3%,年际变化占总方差的32.3%。黑潮输送异常和太平洋年代际振荡(PDO)及ENSO有着非常密切的关系。在年代际尺度上,一个可能的过程是,PDO超前于黑潮输送异常;异常的黑潮输送通过改变北太平洋中部的SST梯度引起的海气相互作用过程而调制ENSO的变化。在年际尺度上,黑潮输送异常滞后于PDO和ENSO变化,且呈负相关。 展开更多
关键词 黑潮输送异常 海气相互作用 小波变换 奇异谱分析
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基于奇异谱分析的抗数字射频存储距离波门拖引干扰 被引量:12
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作者 卢云龙 李明 +2 位作者 陈洪猛 王泽玉 左磊 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期600-606,共7页
针对基于数字射频存储(DRFM)技术的转发式欺骗干扰难以检测和抑制问题,该文根据DRFM的延时量化会导致干扰信号产生细微的中心频率频移及谐波分量寄生的特性,提出一种基于奇异谱分析(SSA)的抗距离波门拖引干扰方法。该方法首先提取干扰... 针对基于数字射频存储(DRFM)技术的转发式欺骗干扰难以检测和抑制问题,该文根据DRFM的延时量化会导致干扰信号产生细微的中心频率频移及谐波分量寄生的特性,提出一种基于奇异谱分析(SSA)的抗距离波门拖引干扰方法。该方法首先提取干扰信号谐波分量与目标回波经SSA分解后奇异值能量的分布差异特征,实现对有源欺骗干扰的检测,然后依据干扰中心频率频移特性,通过划分合适的奇异值子空间重构目标信号,实现对欺骗干扰的抑制。该方法不需要估计噪声参数,在干扰检测阶段具有恒虚警特性。Monte Carlo仿真结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 抗干扰 距离波门拖引干扰 奇异谱分析 延时量化
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