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基于EMD的GNSS时间序列异常值探测算法

本站小编 Free考研考试/2022-01-02

摘要/Abstract


摘要： 考虑到传统谐波模型难以精确地描述GNSS坐标时间序列的非线性时变季节性变化,进一步影响了异常值探测.本文提出了一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)和四分位距统计量(Interquartile Range, IQR)的组合异常值探测算法.新算法的基本思想是:先采用EMD算法将GNSS坐标时间序列分解为若干不同频率的IMF(Intrinsic Mode Function)分量,并采用相关系数法进行信噪分离,最后采用IQR准则对残差序列进行异常值探测.模拟实验分析结果表明,传统算法仅能探测到83%的异常值,而新算法能够探测到91%的异常值.陆态网络实测数据分析结果进一步验证了新算法较传统算法能更加有效地探测出GNSS坐标时间序列的异常值.


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http://www.progeophys.cn/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=10168
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