典型文献
基于改进的经验模态分解和SSA联合算法的GPS坐标时间序列重构
文献摘要：
基于ICEEMDAN算法无需先验信息即可准确分离和提取低频信号与趋势信息的特性,以及SSA具有较好的信号重构优势,提出基于ICEEMDAN和SSA的联合重构方法.该方法将弱周期信号利用ICEEM-DAN方法进行提取与重构,可弥补SSA方法中当弱周期信号对应的Hankel矩阵的奇异值和噪声Hankel矩阵的奇异值接近时容易被噪声掩盖而难以提取的不足.通过模拟实验和真实站点数据验证该算法分解和重构精度,并与奇异谱分析法、小波分解法、滑动最小二乘法进行比较.实验结果表明,ICEEMDAN-SSA联合算法相对于已有方法具有更好的重构精度.
文献关键词：
GPS坐标时间序列;周期信号;ICEEMDAN算法;信号重构
中图分类号：
作者姓名：
张祎磊;边家文;丁开华;冉佳诺;刘文平
作者机构：
中国地质大学(武汉)数学与物理学院,武汉市鲁磨路388号,430074;中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院,武汉市鲁磨路388号,430074;湖北经济学院信息管理与统计学院,武汉市杨桥湖大道8号,430205
文献出处：
引用格式：
[1]张祎磊;边家文;丁开华;冉佳诺;刘文平-.基于改进的经验模态分解和SSA联合算法的GPS坐标时间序列重构)[J].大地测量与地球动力学,2022(09):904-909
A类：
ICEEM,奇异谱分析法
B类：
改进的经验模态分解,SSA,联合算法,GPS,坐标时间序列,ICEEMDAN,先验信息,频信,信号重构,重构方法,周期信号,提取与重构,Hankel,奇异值,掩盖,模拟实验,数据验证,小波分解,分解法
AB值：
0.280665
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