基于滤波辅助的PEEMD与Hilbert谱分析方法的高程时间序列特征提取

作者：陈媛

来源：测绘地理信息, 2021, S1: 126-130.

DOI：10.14188/j.2095-6045.2020126

• 高程
• 特征提取
• 滤波辅助
• 部分集成经验模态分解(partly ensemble empirical mode decomposition,PEEMD)
• Hilbert谱

利用滤波辅助的部分集成经验模态分解(partly ensemble empirical mode decomposition,PEEMD)与Hilbert谱分析结合的方法建立了一种高程时间序列特征提取方法。首先,采用滤波辅助的PEEMD方法分解高程时间序列中的特征分量,然后应用Hilbert谱分析在频率域上对特征分量进行分析。将该方法应用于中国区域的国际GNSS服务(International GNSS Service,IGS)测站十几年的高程时间序列中,并将滤波辅助的PEEMD的结果与传统的小波分解的结果进行对比。结果表明,该方法准确有效地提取出了IGS高程时间序列中4 a、2 a、1 a周期的特征分量,且滤波辅助的PEEMD分解的结果与小波分解结果一致,可以获得一个与原始时间序列符合较好的趋势项。

• 单位
  中铁第一勘察设计院集团有限公司