【摘 要】
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为克服随时间变化模型基于适应过滤器和窗口估计方法中窗口长度不宜过大,产生的短时时间序列模拟准确性不够高的缺点,应用小波分解方法,结合线性滤波器法的向量过程自回归（AR）
【机 构】
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同济大学土木工程防灾国家重点实验室,辽宁工程技术大学建筑工程学院
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为克服随时间变化模型基于适应过滤器和窗口估计方法中窗口长度不宜过大,产生的短时时间序列模拟准确性不够高的缺点,应用小波分解方法,结合线性滤波器法的向量过程自回归（AR）模型,给出了模拟空间脉动风场的一种新方法.该方法对于AR模型自回归系数在空间上进行小波扩展,采用最小二乘法来估计AR模型的自回归系数,并给出了该方法模拟空间风速场的实现步骤.将该方法应用于一空间结构的风速场模拟,并给出了模拟结果与目标值的对比,以及与向量过程AR模型模拟结果的对比,结果证实该方法可以减少风速时程分析在频域上的信息损失,对短时
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