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本帖最后由 multidecadal 于 2014-2-20 14:45 编辑
近来问起EEMD的较多,发个帖子便于大家查找。
EEMD方法简介:
EEMD (Ensemble Empirical Mode Decomposition,集合经验模分解)(Wu and Huang, 2009)是一种近年来发展的时间上局部的自适应时间序列分析技术, 适合于分析非线性、非平稳的时间序列, 如气候数据. 它把一个复杂的数据分解为有限个不同时间尺度的振荡分量, 这种分解是基于数据本身的, 没有事先引入基函数. 因此, 简单地说, 它就是一个自适应的滤波器.它是经验模分解(EMD)(Huang et al. 1998; Huang and Wu, 2008)的改进版, 改进了EMD的“模态(尺度)混合(mode mixing)”问题, 而且使分解结果更稳定. EMD 方法通过一个筛选过程(即把原数据或已减去若干个振荡分量后的序列的局部极大值和极小值用3 次样条函数连起来形成上、下两条包络线, 用原数据减去两条包络线的局部均值, 经过反复计算直到局部均值处处为零, 得到某周期的振荡分量), 把原数据表示成有限个周期成分(IMF)和一个趋势项的叠加. 而EEMD 方法是利用多次测量取平均值的原理, 通过在原数据中加入适当大小的白噪音来模拟多次观测的情景, 经多次计算后作集合平均. (摘自 钱诚,等,2011)
Wu, Z., and N. E. Huang, 2009: Ensemble Empirical Mode Decomposition: a noise-assisted data analysis method. Adv. Adapt. Data Anal., 1, 1–41. [下载:http://rcada.ncu.edu.tw/ref/reference009.pdf]
Huang, N. E., Z. Shen, S. R. Long, M. C. Wu, E. H. Shih, Q. Zheng, C. C. Tung, and H. H. Liu, 1998: The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and nonstationary time series analysis. Proc. Roy. Soc. London, 454A, 903–995. [下载:http://rcada.ncu.edu.tw/ref/reference002.pdf]
Huang, N. E., and Z. Wu, 2008: A review on Hilbert-Huang transform: Method and its applications to geophysical studies. Rev. Geophys., 46, RG2006, doi:10.1029/2007RG000228. [下载:http://rcada.ncu.edu.tw/ref/reference010.pdf]
钱诚,严中伟,符淙斌,2011: 1960~2008年中国二十四节气气候变化. 科学通报, 56(35), 3011-3020. / Qian, C., Z. W. Yan, and C. B. Fu, 2012: Climatic changes in the Twenty-four Solar Terms during 1960-2008, Chinese Sci. Bull., 57(2), 276-286. [下载:http://qiancheng.tea.ac.cn/paper/Qian2011CSB-24jieqi.pdf]
程序下载地址: http://rcada.ncu.edu.tw/research1_clip_program.htm
入门教程: http://rcada.ncu.edu.tw/research1_clip_ex.htm
EEMD在气象中的应用见下段
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