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本文在简述小波分析基本理论的基础上,详细介绍了小波谱分析、小波熵分析以及小波相关性分析,并结合CASH、RIZH、TAIN、WUDI四个监测站的GPS坐标时间序列信号以及CASH、JIMO、RIZH、WUDI四个监测站的对流层延迟改正数据,根据小波谱、小波熵和小波相关性、相干性分析方法的有效性,对大地测量信号中的GPS坐标时间序列信号和对流层延迟改正数据的特征信息、相关性、相干性等问题进行了研究。全文的主要研究内容如下：围绕Fourier谱、小波谱以及小波熵分析理论,分别进行仿真信号分析,验证各种方法的有效性,结合CASH、RIZH、TAIN、WUDI四个监测站GPS坐标时间序列最新观测数据,分别对其进行小波谱分析、小波熵分析。结果表明,在整个时间域内,小波谱分析能够有效地探测到时间序列信号中存在的周期性信息,这些周期性信息能够从侧面表明CASH、RIZH、TAIN、WUDI四个监测站的数据背后存在着相关性；在小波熵图谱中,四个监测站的分析结果基本上是一致的,表明四个监测站在同方向上的数据规律性基本相同,复杂程度也基本相同。应用GAMIT软件解算了CASH、JIMO、RIZH、WUDI四个监测站的对流层延迟改正数据,利用小波相关性分析理论,对数据进行小波相关性分析。结果表明,山东监测站站间相关延迟量比较接近,没有出现较大的浮动,最小相关延迟为向前延迟,发生在CASH-RIZH,最大相关延迟为向后延迟,发生在RIZH-JIMO。探讨了小波相干性分析方法及其理论,对CASH、RIZH、TAIN、WUDI四个监测站的GPS时间序列信号东方向、北方向、垂直方向分别作相干性分析以及相位相干性分析。结果表明,两两站间北方向的月周期、季节周期其小波相干性较强,表明月周期较强,影响因素有一定的规律性；各监测站间季节周期东方向的相位相干性较弱,半年周期东方向的相位相干性较强。