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楼主: rainyday1218

关于滤波

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新浪微博达人勋

发表于 2014-10-6 19:59:47 | 显示全部楼层
本帖最后由 tsl08 于 2014-10-6 20:00 编辑
言深深 发表于 2014-3-15 08:04
滑动平均是一种比较次的滤波手段,算年平均的话确如你所言,资料大大缩减了,不放用逐月距平化的方式来处理 ...

恩,利用逐月距平化的方式来处理序列在一定程度上可以滤掉这样的周期信号;我用的数据是12(月)*36(年)的SST数据,利用逐月距平化得到SSTA数据,然后进行EOF分解,观察El Nino现象,效果挺好的~
密码修改失败请联系微信:mofangbao

新浪微博达人勋

发表于 2014-10-16 16:37:52 | 显示全部楼层
这个调和分析看起来不错,就是不知道具体怎么实施。
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新浪微博达人勋

发表于 2014-11-15 10:44:50 | 显示全部楼层
学习了 谢谢
密码修改失败请联系微信:mofangbao

新浪微博达人勋

发表于 2014-11-15 10:51:41 | 显示全部楼层
加大信噪比
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新浪微博达人勋

发表于 2015-7-3 16:00:43 | 显示全部楼层
正在学习滤波 学习了
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新浪微博达人勋

发表于 2016-4-21 19:22:45 | 显示全部楼层
蔚蓝情怀 发表于 2014-3-15 20:04
距平处理数据只是将数据零点位置平移到了平均值的位置,并没有改变序列中的任何周期分量,因此,并不能滤除 ...

如果距平处理没有去掉任何周期分量的话,为什么很多处理都要从距平数据开始,而不是从原始数据开始呀?
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新浪微博达人勋

发表于 2016-5-4 14:40:44 | 显示全部楼层
从滤除周期分量的角度讲 从原始数据开始于从距平值开始的效果是一样的 只是将滤除周围分量后的数据 做如何用处 原始数据与距平值有显著的差异
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