【摘 要】
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在大量真实的动力系统中,外部驱动力总是随时间发生变化,正是这种变化导致了非平稳行为的产生.因此,从此类系统的观测数据中提取和分析外强迫（也称驱动力）信号引起了人们越来越
【机 构】
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中国科学院大气物理研究所、中层大气和全球环境探测重点实验室,中国科学院大学
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在大量真实的动力系统中,外部驱动力总是随时间发生变化,正是这种变化导致了非平稳行为的产生.因此,从此类系统的观测数据中提取和分析外强迫（也称驱动力）信号引起了人们越来越多的关注.慢特征分析法（slow feature analysis,SFA）是从非平稳时间序列中提取外强迫信息的一种有效算法.在其基础上利用变参数的Logistic映射产生的非平稳时间序列,通过数值试验进一步讨论了该方法的应用前景,并发展了一些相应的分析技术.试验结果表明,对于模型中包含两个时变驱动力参数的系统,经过一次SFA处理之后,可以
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