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本帖最后由 伽蓝鸟 于 2017-1-3 15:34 编辑
鼓捣了一阵子,不知道怎么取消售价/贡献。。一直不太会用气象家园~~(>_<)~~
想要这份课件的同学请发邮件给我吧?793209554@qq.com
最近没怎么登过气象家园,看到消息太晚了,迟复为歉~
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这是钱诚老师在果壳大介绍EEMD(集合经验模分解)的PPT。一上午的课,他讲了简介、原理、代码和FAQ、应用举例,里面也有程序的获得地址。
复制一段简介里的话:
•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)
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