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4 个结果
  • 简介:在GPS数据处理中,存在着误差影响、影响波的干扰、周跳和数据量大等问题。误差影响和影响波的干扰实质是在接收卫星信号时受到其它因素的影响;周跳是由于卫星信号的失锁而造成信号的不连续;数据量大是因为GPS观测需要采样间隔又连续观测所致。由于波理论具有时频分析、波形分解、特征提取和快速波变换等特性,应用波变换和波形分解可以解决误差影响和影响波的干扰的问题;应用特征提取可以解决周跳检测问题;应用快速波变换可进行数据压缩。

  • 标签: 小波分析 GPS 数据处理 误差 动态监测 小波变换
  • 简介:通过实际天文测得到的日长变化资料的分析研究,证实了将非线笥的跳步时间序列分析模型(LSTSA)结合到波变换中,能够有效削弱小波变换中时频谱的端部畸变效应,显著提高对低频信号的检测能力。LSTSA模型将对不上波变换中时频谱技术的更好、更广泛的应用作出一定的贡献。

  • 标签: 日长变化 小波变换 LSTSA模型 跳步时间序列分析 频谱 端部效应
  • 简介:针对自回归(AR)模型,分别采用间隔模式和迭代模式,对国际地球自转和参考系服务(IERS)的EOP08C04数据序列作预报计算,并统计预报精度,对比分析两种预报模式的适用情况。结果表明,AR模型两种预报模式各有特点,具体表现为:在数据利用率以及计算速度方面,间隔模式数据利用率低,计算速度快,而迭代模式数据利用率高,但计算速度较慢。对于参数预报适用方面,间隔模式较适合于PMX、PMY短期预报;迭代模式则较适合PMX、PMY中长期预报,并且在UT1-UTC所有跨度的预报上均表现出精度优势。

  • 标签: 地球定向参数预报 AR模型 间隔模式 迭代模式