【摘 要】
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HHT(希尔伯特-黄变换)作为一种广泛应用的非线性非平稳信号分析方法,在应用于GNSS时间序列分析时需要解决两大影响IMF(本征模态分量)质量的问题:边界效应和迭代终止判据。本文采用了STJO测站20年的数据,以瞬时频率和正交性作为指标,对上述两大问题进行分析得出:SD准则下IMF的质量不如Rilling准则下的质量,Rilling准则下的镜像端点延拓算法要比线性外延算法在抑制边界效应上要更有效,
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HHT(希尔伯特-黄变换)作为一种广泛应用的非线性非平稳信号分析方法,在应用于GNSS时间序列分析时需要解决两大影响IMF(本征模态分量)质量的问题:边界效应和迭代终止判据。本文采用了STJO测站20年的数据,以瞬时频率和正交性作为指标,对上述两大问题进行分析得出:SD准则下IMF的质量不如Rilling准则下的质量,Rilling准则下的镜像端点延拓算法要比线性外延算法在抑制边界效应上要更有效,且分解得到的IMF分量瞬时频率更平稳,说明其IMF分量更加具有单分量的性质。由此可知,在GNSS时间序列
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