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HKDE-EEMDAN的CORS站高程时间序列分析方法

文化立  金泽林  范荣双  王崇兵  李浩然  刘依伦  
【摘要】:针对传统整体经验模态分解(EEMD)方法进行信号分解时整体平均的结果未能完全消除随机噪声影响使分解信噪比降低、信号重构效果差的问题,结合距离评价函数和熵的聚类算法提出了一种改进的噪声自适应整体经验模态分解方法。在经验模态分解处理时,添加白噪声分解的模态分量并对迭代过程中各阶本征模函数(IMF)分量进行聚类分析。采用该方法和EEMD方法对2个连续运行参考站(CORS)站近20a高程时间序列进行分解,基于信噪比、正交指数以及均方根误差指标对2种方法的分解精度进行分析比较。实验结果表明:该方法提高信噪比5%以上,提高分解精度26%以上,降低重构信号均方根误差21%以上,降低了随机噪声对时间序列分解和信号重构的影响。

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