海洋隨機數據分析：原理方法與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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徐德倫，王莉萍 著

圖書標籤:

• 海洋數據分析
• 隨機過程
• 時空數據
• 海洋統計
• 信號處理
• 數據挖掘
• 海洋科學
• 概率論
• 數值方法
• 應用數學

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040302707

版次：1

商品編碼：10620209

包裝：平裝

叢書名： 全球變化與地球係統科學係列

開本：16開

齣版時間：2011-04-01

用紙：膠版紙

頁數：231

內容簡介

　　《海洋隨機數據分析：原理方法與應用》以隨機過程的基本知識為首章內容，相繼介紹瞭七大類行之有效的海洋隨機數據分析方法——譜估計、綫性係統分析、綫性均方估計、信號的經驗模態分解和Hilbert譜分析、主成分分析和經驗正交函數分解、小波譜分析、海洋隨機變量及其極值的統計分析。每一大類又包括若乾分析方法，其中信號帶經驗模態分解、快速帶通數字濾波和最大熵分布等是20世紀末和21世紀初纔齣現的。在方法的論述上，本書既強調原理也注重應用，並給齣應用實例。
　　《海洋隨機數據分析：原理方法與應用》可作為海洋科學相關專業研究生和本科生的參考書，也可供相關的科技工作者參考。

目錄

第1章 隨機過程基本知識
1.1 基本概念和基本定義
1.1.1 隨機過程的定義
1.1.2 隨機過程的分布函數和概率密度函數
1.1.3 隨機過程的特徵函數
1.1.4 隨機過程的均值、相關函數、協方差函數、方差和矩
1.1.5 正交、不相關和獨立的髓機過程
1.1.6 復隨機過程
1.1.7 平穩隨機過程的定義
1.1.8 隨機過程的變換
1.1.9 隨機過程的連續、微分和積分
1.1.10 隨機過程的各態曆經性
1.2 平穩隨機過程
1.2.1 平穩隨機過程的相關函數
1.2.2 平穩隨機過程的功率譜
1.2.3 作為平穩隨機過程的海浪模型
1.2.4 兩個平穩隨機過程的交叉譜
1.2.5 兩個平穩隨機過程的相乾譜
1.2.6 平穩隨機過程的各態曆經性
1.2.7 二維和三維平穩隨機過程的譜
1.3 隨機過程的Fourier變換和廣義變換
1.3.1 隨機過程的Fourier變換
1.3.2 隨機過程的廣義變換
1.4 正態隨機過程
1.4.1 正態隨機過程的定義
1.4.2 正態隨機過程的概率密度函數
1.4.3 平穩正態隨機過程的概率密度函數
1.4.4 正態隨機過程的幾個主要性質
1.4.5 平穩正態隨機過程的跨零點問題
1.5 Markov過程簡介
1.5.1 Markov序列
1.5.2 Markov鏈
1.5.3 Markov過程
第2章 譜分析
2.1 平穩隨機過程的功率譜估計
2.1.1 采樣間隔的選取
2.1.2 譜估計的相關函數法
2.1.3 譜估計的周期圖法
2.1.4 譜估計質量的衡量
2.1.5 數據窗的應用
2.1.6 最大熵譜估計方法
2.2 交叉譜估計及相乾分析
2.2.1 交叉譜估計
2.2.2 相乾分析
2.3 方嚮譜估計
2.3.1 二維Fourier變換法
2.3.2 用測波陣列的數據估計方嚮譜
2.3.3 用自由浮標測量的數據估計方嚮譜
第3章 綫性係統分析
3.1 綫性係統（變換）的定義
3.2 綫性係統的基本知識
3.2.1 綫性係統的響應函數
3.2.2 綫性係統對任意輸入的響應
3.2.3 綫性係統的脈衝響應函數與頻率響應函數的關係
3.2.4 以隨機過程為輸入的綫性係統
3.3 綫性係統響應函數的確定
3.3.1 由綫性微分方程確定綫性係統的響應函數
3.3.2 通過一對同步測量信號確定綫性係統的響應函數
3.3.3 通過對簡諧波輸入和輸齣的測量確定綫性係統的響應函數
3.4 綫性係統分析在海洋研究中的應用舉例
3.4.1 隨機波（波麵位移）信號的模擬
3.4.2 隨機波造波機控製信號的獲得
3.4.3 水槽中極端波的模擬
3.4.4 海浪作用下孤立樁柱的響應
3.5 Hilbert變換及其在海洋信號分析中的應用
3.5.1 HilJ3ert變換的定義-
3.5.2 Hill3err變換的計算-
3.5.3 平穩隨機過程的Hilben變換
3.5.4 Hilbert變換在海洋信號分析中的應用舉例
3.6 數字信號濾波
3.6.1 數字信號濾波及其對海洋信號分析的意義
3.6.2 一種簡單高效的信號濾波方法
第4章 綫性均方估計
4.1 隨機變量的綫性均方估計
4.1.1 隨機變量的綫性均方估計的正交原理
4.1.2 隨機變量估計與數據估計的關係
4.1.3 綫性均方估計與綫性迴歸分析
4.1.4 綫性均方估計的誤差分析
4.1.5 關於求解係數的最佳方程問題
4.1.6 海洋研究中的應用舉例
4.2 隨機過程的綫性均方估計
4.2.1 隨機過程綫性均方估計的正交原理
4.2.2 隨機過程綫性均方估計與信號綫性均方估計的關係
4.2.3 隨機過程綫性均方估計的Wiener-Kolmogorov理論
4.2.4 wiener-Hopf方程
4.3 Kalmqan濾波
4.3.1 Kalman遞歸濾波原理
4.3.2 連續Kalman濾波
4.3.3 離散Kalman濾波
第5章 信號的經驗模態分解
5.1 信號的本徵模態分解
5.1.1 定義
5.1.2 信號的本徵模態分解方法
5.2 信號的Hilbert譜
5.3 兩種本徵模態分解方法的驗證
5.4 應用舉例——日長信號分析
第6章 主成分分析和經驗正交函數分解
6.1 主成分分析
6.1.1 問題的提法
6.1.2 問題的分析和解
6.2 經驗正交函數分解
6.2.1 問題的提法
6.2.2 問題的分析和解
6.2.3 應用舉例
6.3 鏇轉經驗正交函數
6.3.1 經驗正交函數的鏇轉
6.3.2 最大方差鏇轉
第7章 小波譜分析
7.1 小波變換
7.2 小波變換的特性
7.3 常用的小波基
7.4 局部小波能譜
第8章 海洋隨機變量及其極值的統計分析
8.1 海洋隨機變量的統計分布
8.1.1 Weibull分布
8.1.2 最大熵分布
8.2 極值的統計分布和重現期極值的推算
8.2.1 Pearson-Ⅲ型分布及其應用
8.2.2 Gumbel分布及其應用
8.2.3 海浪極值波高相應的周期
8.3 一元復閤極值分布
8.3.1 Poisson-Gumbel分布
8.3.2 Poisson-最大熵分布
8.4 多元復閤極值分布
8.4.1 定義
8.4.2 Poisson-Nested-Logistic分布
8.4.3 Poisson-Logistic分布
8.4.4 Poisson-Mixed-Gumbel分布
8.4.5 應用
參考文獻
索引

好的，這是一份關於《海洋隨機數據分析：原理方法與應用》這本書的簡介，內容詳盡且不包含原書信息，旨在深入闡述該領域的核心內容和研究價值。 --- 跨越藍色邊界：海洋動力過程的隨機性解析與應用前沿 海洋，作為地球係統中最廣闊、最活躍的組成部分，其內部的物理、化學、生物過程充滿瞭復雜的隨機性和不確定性。從錶層波浪的瞬時起伏到深層環流的長期演變，從營養物質的擴散輸運到生態係統的動態響應，無一不體現齣顯著的隨機特性。理解和量化這些隨機性，是現代海洋科學從定性描述邁嚮精確預測的關鍵。 本書《海洋隨機數據分析：原理方法與應用》係統地梳理瞭當前海洋科學領域中處理隨機數據和模型所必需的理論基礎、計算工具與實際案例。它不僅為海洋研究者提供瞭一套嚴謹的數學框架來刻畫和分解海洋現象中的隨機分量，更重要的是，它將這些抽象的理論與海洋工程、氣候預測、資源管理等實際應用緊密結閤，展現瞭隨機分析在解決復雜海洋問題中的強大效能。 第一部分：海洋隨機過程的理論基石 本捲聚焦於建立分析海洋隨機現象所需的數學和統計學基礎。海洋環境的特殊性，如非平穩性、各嚮異性以及非高斯分布的普遍存在，對傳統的隨機分析方法提齣瞭嚴峻的挑戰。 1. 隨機變量與隨機場的基礎概念迴顧： 重新審視概率論在描述單個海洋觀測值（如海流速度、溫度梯度）時的局限性，並引入隨機場的概念來描述在空間或時空連續域上變化的海洋要素。重點探討瞭海洋物理量分布的統計特徵，包括矩分析、特徵函數以及極值理論在極端海況（如巨浪、風暴潮）預測中的應用。 2. 時間序列分析的進階： 傳統的時間序列模型（如ARIMA）在處理海洋觀測數據時，常因其綫性和平穩性假設而失效。本書深入探討瞭非平穩時間序列的處理方法，包括經驗模態分解（EMD）及其變體，用於有效分離海洋中不同時間尺度的振蕩成分（如年際、季節和日變化）。此外，譜分析被拓展到高維和非綫性領域，利用小波變換和經驗正交函數（EOF）來解析復雜時空模式下的能量分布和相關性結構。 3. 隨機微分方程（SDEs）與海洋動力學建模： 海洋運動本質上是受隨機擾動影響的。本書詳細介紹瞭如何利用SDEs來描述受環境噪聲驅動的海洋物理係統。討論瞭朗之萬方程、福剋-普朗剋方程在描述粒子（如浮標、汙染物）在湍流介質中的擴散過程中的應用，並探討瞭隨機共振現象在海洋生態係統響應外界微弱周期性強迫中的潛在角色。 第二部分：先進的隨機數據處理與模擬技術 本部分側重於將理論轉化為可操作的計算技術，特彆關注於處理高維、海量海洋觀測數據以及進行高效的隨機模擬。 1. 濛特卡洛方法與馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）： 隨著計算能力的提升，數值模擬成為不可或缺的工具。本書詳述瞭濛特卡洛方法在評估復雜海洋模型參數不確定性傳播中的作用。更重要的是，MCMC技術被引入，用以進行貝葉斯推斷——在存在先驗知識和觀測數據的情況下，推斷後驗概率分布，這對於海洋同化和模型校準至關重要。 2. 隨機場建模與插值： 海洋觀測數據往往稀疏且存在測量誤差。本書探討瞭如何構建描述海洋空間相關性的最優模型，如高斯過程（Kriging）及其在三維空間中的推廣。重點在於如何有效地處理海洋數據的各嚮異性和距離依賴性，以實現高精度的空間插值和不確定性量化。 3. 機器學習與深度學習在隨機分析中的融閤： 介紹瞭如何利用神經網絡結構（如循環神經網絡RNN、長短期記憶網絡LSTM）來捕捉海洋數據中深層次的非綫性隨機依賴關係。特彆關注生成對抗網絡（GANs）在閤成具有真實統計特性的閤成海洋數據方麵的潛力，用於模型驗證和極端事件場景的預演。 第三部分：海洋隨機分析的實際應用前沿 理論和方法最終必須服務於解決實際的海洋科學問題。本捲展示瞭隨機分析在多個核心應用領域的突破。 1. 海洋氣候變率與極端事件預測： 隨機模型在識彆和預測厄爾尼諾-南方濤動（ENSO）等氣候模態的隨機跳變點和強度變化方麵發揮關鍵作用。通過隨機預測框架，可以為風暴潮預警和極端海浪高度的概率預報提供更可靠的置信區間。 2. 海洋生態係統動力學與資源評估： 生物種群的存活和遷移是隨機的，受製於環境的隨機波動。本書探討瞭如何利用隨機過程模型來描述捕食者-獵物交互中的隨機死亡率和齣生率，評估環境變化（如海洋酸化）對漁業資源可持續性的風險。 3. 海洋工程與海上安全： 對於船舶設計、海洋平颱結構穩定性和海底管道鋪設而言，準確評估服役期間所受到的隨機波浪載荷和水流衝刷是強製性的安全要求。隨機分析為疲勞壽命預測和結構可靠性分析提供瞭必要的概率工具，確保海洋基礎設施的長期穩健運行。 4. 海洋汙染物輸運與控製： 汙染物在海洋中的擴散是一個典型的隨機輸運問題。本書應用隨機拉格朗日方法來模擬油氣泄漏或放射性物質釋放後的不確定性擴散路徑，為應急響應和汙染源追蹤提供科學依據。 通過係統梳理從基礎理論到尖端應用的完整鏈條，《海洋隨機數據分析：原理方法與應用》緻力於成為海洋科學研究人員、工程師和決策者手中不可或缺的參考手冊，推動人類對藍色星球復雜動態係統的認知和駕馭能力達到新的高度。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對統計學及其在現實世界中應用充滿熱情的學生，正在尋找能夠拓寬我視野的書籍。這本書的標題——《海洋隨機數據分析：原理方法與應用》——就像是一扇通往未知領域的大門，我迫不及待地想知道裏麵隱藏著怎樣的知識。我對“隨機數據分析”這個核心概念非常感興趣，尤其是它如何被應用於研究一個如此復雜且充滿變數的係統——海洋。我希望這本書能夠清晰地解釋統計學中的隨機過程理論，以及如何在海洋數據中識彆和建模這些過程。書中是否會詳細介紹各種統計推斷方法，比如如何從有限的觀測數據中估計海洋參數，或者如何進行假設檢驗來驗證關於海洋現象的理論？我特彆期待看到一些具體的統計學應用案例，比如如何利用概率分布來描述海洋中某種元素的濃度，或者如何運用迴歸分析來探究海洋溫度與魚類捕撈量之間的關係。這本書能否像一位循循善誘的老師，用生動有趣的語言和嚴謹的邏輯，帶領我一步步理解統計學在海洋科學中的強大力量，並激發我進一步深入研究的興趣？

評分☆☆☆☆☆

作為一個長期關注環境保護和可持續發展議題的讀者，我對任何能夠幫助我們更好地理解和保護海洋的書籍都抱有濃厚的興趣。近年來，氣候變化對海洋生態係統造成的衝擊日益加劇，從珊瑚礁白化到海平麵上升，再到極端天氣事件的頻發，這些都迫切需要科學的指導來應對。而《海洋隨機數據分析：原理方法與應用》這個書名，讓我聯想到它可能在解決這些現實問題上扮演重要角色。我希望這本書能夠清晰地闡述，如何利用隨機數據分析來監測和預測海洋環境的變化趨勢。例如，書中是否會講解如何通過分析大量的海洋溫度、鹽度、溶解氧等數據，來識彆氣候變化的關鍵指標？它是否會提供具體的案例，展示如何運用這些分析工具來評估海洋汙染的擴散範圍和影響？我尤其期待看到書中關於海洋生物多樣性保護的應用，比如如何通過分析魚類種群數量的隨機波動，來製定更有效的捕撈配額，避免過度捕撈？或者如何利用海洋聲學數據，去追蹤和保護瀕臨滅絕的海洋哺乳動物？我渴望這本書能提供切實可行的科學方法，幫助我們更好地認識海洋的脆弱性，並找到更科學的保護策略。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對新興技術及其在各學科交叉領域應用充滿好奇的科技愛好者。每次遇到“人工智能”、“大數據”或者“機器學習”這樣的詞匯，我都會特彆關注。這本書的標題《海洋隨機數據分析：原理方法與應用》恰好觸及瞭這些領域，而且聚焦於海洋這樣一個極具探索價值的領域，這讓我感到非常興奮。我希望這本書能夠深入淺齣地介紹現代隨機數據分析技術在海洋科學中的最新進展。我很好奇，書中是否會探討如何運用深度學習模型來處理高分辨率的海洋遙感數據？例如，如何利用衛星圖像和捲積神經網絡來識彆海冰的擴張或退縮，或者如何通過自然語言處理技術來分析大量的科研文獻，提取海洋研究的最新趨勢？我尤其期待書中能夠展示一些利用機器學習算法來構建海洋預測模型的案例，比如利用時間序列分析和神經網絡來預測海洋波浪的高度和周期，為航海和海上工程提供支持。這本書能否為我揭示，看似抽象的數學模型和計算方法，是如何在浩瀚的海洋中發揮齣驚人的力量，幫助我們探索未知、解決難題？

評分☆☆☆☆☆

我一直對科學史和技術發展史頗感興趣，尤其是那些能夠改變我們認知世界的理論和方法。當我在書店偶然看到這本《海洋隨機數據分析：原理方法與應用》時，我立刻被它所蘊含的時代氣息所吸引。在信息爆炸的今天，數據已經成為驅動各行各業發展的核心要素，海洋領域也不例外。我們都知道，海洋占據瞭地球錶麵的絕大部分，其蘊藏的寶藏和影響的全球氣候都無法忽視。而“隨機數據分析”聽起來就像是解鎖這些海洋奧秘的一把金鑰匙。我很好奇，這本書是否會追溯這項技術在海洋科學領域的發展曆程？它是否會介紹早期科學傢是如何艱難地進行海洋數據采集和分析的？書中會不會涉及一些經典的海洋隨機過程模型，比如基於布朗運動的解釋，又或者如何利用統計學中的貝葉斯方法來處理不確定性的海洋現象？我尤其期待看到一些具體的曆史案例，比如早期海洋學傢如何利用有限的觀測數據來推斷洋流方嚮，或者如何通過分析潮汐數據來預測海嘯。這本書能否像一本引人入勝的紀錄片，帶領我穿越時空的隧道，感受科技進步如何逐步加深我們對海洋的理解？

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就充滿瞭神秘感，深邃的藍色和湧動的波浪勾勒齣廣闊而未知的海洋世界。拿到手裏，厚實的紙張和精美的印刷質感便讓人愛不釋手。盡管我並非海洋學領域的專業人士，但“隨機數據分析”這個詞匯本身就激起瞭我極大的好奇心。我一直認為，海洋是一個充滿未知和變數的巨大係統，而我們對其的認知，很大程度上依賴於對大量數據的收集與解讀。這本書的標題暗示瞭它將帶領讀者進入一個通過數學和統計工具去理解海洋奧秘的旅程。我特彆想知道，書中是如何將復雜的數學模型與海洋中的實際現象聯係起來的？例如，洋流的預測、魚群的遷徙規律、甚至海底地震的發生機製，是否都能通過“隨機數據分析”得到更深入的揭示？我腦海中浮現齣許多畫麵：在浩瀚的海洋中，一艘艘科研船在收集數據，實驗室裏，科學傢們則在用嚴謹的算法剖析這些信息。這本書能否為我打開一扇窗，讓我瞥見這個充滿挑戰與機遇的研究領域？我期待它能夠提供清晰的原理闡述，生動的案例分析，以及前沿的應用展示，讓我這個外行也能窺得海洋大數據分析的魅力所在，或許還能從中找到跨學科研究的靈感。

評分☆☆☆☆☆

首先，讀書的一大樂趣在於隨心所欲。主人是你，是你去讀書，而是書來管你。試想，一個大書架，塞滿瞭書，古今中外，天文地理、偵探、言情、武俠……看哪一種都可以，不著急。而它們對你，是招之即來，揮之即去的。那麼多古聖先賢，在靜默地等著你，為你述說他們的思想。你可以嚮孫子請教兵法，跟海明威談鬥牛，還可以跟司馬遷談天下大事——總之，當傢的是你。慢慢的，你會覺得，世界如此之大，生活如此之多彩，大自然如此奧妙無窮，仿佛所有的知識畫捲在你的腦海中一一展現。而你也已超然物外地掌握著曆史。久而久之，這種“前無古人，後無來者”的感覺愈演愈烈。不變為“書癡”者鮮矣。

評分☆☆☆☆☆

裏麵都是統計學方麵的數學公式，要有點耐心纔好

評分☆☆☆☆☆

書趣之五。在於藏書，鑒於大傢都是中學生，沒什麼錢。這點，不談也罷。

評分☆☆☆☆☆

我愛讀書，既不是為瞭“黃金屋”，也不希望有“顔如玉”，隻是從實踐中體會到讀書的無窮樂趣。

評分☆☆☆☆☆

書趣之五。在於藏書，鑒於大傢都是中學生，沒什麼錢。這點，不談也罷。

評分☆☆☆☆☆

正在學呢，就是感覺有點難。

評分☆☆☆☆☆

到京東買書。多讀書，讀好書。

評分☆☆☆☆☆

看樣子不錯，可以看看

評分☆☆☆☆☆

還可以，理論性比較強