【摘 要】
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全球导航卫星系统(global navigation statellite system, GNSS)浮标观测获取的实时海面高程数据中包含了潮汐、波浪和白噪声,其周期相差较大,可以通过滤波提取潮位信息。海面高作为一种非平稳和非线性的时间序列,常用的门限滤波、低通滤波、小波滤波等并不适用,经验模态分析法(empirical mode decomposition, EMD)适用于海面高分析,但容易存在
【机 构】
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山东科技大学测绘科学与工程学院,山东科技大学海洋科学与工程学院
【基金项目】
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山东省重点研发计划2019(2019JZZY010809)。
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全球导航卫星系统(global navigation statellite system, GNSS)浮标观测获取的实时海面高程数据中包含了潮汐、波浪和白噪声,其周期相差较大,可以通过滤波提取潮位信息。海面高作为一种非平稳和非线性的时间序列,常用的门限滤波、低通滤波、小波滤波等并不适用,经验模态分析法(empirical mode decomposition, EMD)适用于海面高分析,但容易存在模态混叠和分量冗余现象。基于改进的多指标多尺度排列熵算法(multi-scale permutation
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