基于K均值聚类EEMD的CORS高程时间序列信号分析方法

基于K均值聚类EEMD的CORS高程时间序列信号分析方法

论文摘要

针对传统EEMD进行信号分解时信噪比低和部分模态混叠的问题,提出基于K均值聚类的CORS高程时间序列改进分析方法。通过添加正负白噪声的EEMD提高信号分解信噪比,基于K均值聚类方法对EEMD迭代过程中分解的各个IMF分量进行聚类分析。实验结果表明,该方法提高信噪比3%以上,基于正交指数的分解精度提高26%以上,聚类结果能够解决IMF中近似的0.5 a、1 a、2 a周期信号的模态混叠问题。

论文目录

  • 1 改进的EEMD 算法
  •   1.1 基于正负白噪声的EEMD 算法
  •     1.1.1 EEMD算法
  •     1.1.2 添加正负白噪声
  •   1.2 K均值聚类算法
  •   1.3 正交指数与信噪比指标
  •   1.4 方差贡献率
  • 2 实验分析
  •   2.1 EEMD和K均值EEMD分解实验
  •   2.2 精度对比
  •   2.3 IMF系统聚类分析
  • 3 结 语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 张恒璟,齐昕,文汉江

    关键词: 高程时间序列,模态混叠,均值聚类,信噪比,正交指数

    来源: 大地测量与地球动力学 2019年10期

    年度: 2019

    分类: 基础科学

    专业: 自然地理学和测绘学

    单位: 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,中国测绘科学研究院

    基金: 高分对地观测系统重大专项(42-Y20A09-9001-17,18),辽宁省教育厅高等学校基本科研项目(LJ2017QL008),辽宁工程技术大学博士启动基金(13-1120)~~

    分类号: P228.4

    DOI: 10.14075/j.jgg.2019.10.013

    页码: 1053-1057

    总页数: 5

    文件大小: 1781K

    下载量: 208

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