中国气象局培训中心新技术新方法培训教材：经验模态分析与小波分析及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郑祖光，刘莉红 著

图书标签:

• 气象
• 经验模态分析
• 小波分析
• 信号处理
• 数据分析
• 时间序列分析
• 数值计算
• 科学计算
• 工程应用
• 气象培训

出版社： 气象出版社

ISBN：9787502947224

版次：1

商品编码：10780102

包装：平装

开本：16开

出版时间：2010-01-01

页数：234

正文语种：中文

编辑推荐

《中国气象局培训中心新技术新方法培训教材：经验模态分析与小波分析及其应用》由上篇、下篇和附篇组成。上篇包括第1，2两章，分别介绍经验模态分解和希尔伯特谱分析的原理、方法和应用。鉴于这个方法比较新，所以列举了大量的应用例子。在实例分析中，还把经验模态分析与小波分析、傅氏分析加以对照，从不同角度来研究时间序列。下篇包括第3，4，5，6四章，内容是介绍小波分析。鉴于目前已有很多气象台站人员使用小波方法，所以在本书中力求讲清楚小波方法的原理，着重阐明必要的数学概念和表述；为了更好地理解小波分析的实质，把它同经典傅氏分析和窗口傅氏分析有机地联系起来讲解；为了更好地使用小波方法，针对应用中的一些问题进行讨论。附篇是介绍大气系统的非线性和大气过程的非平稳性，帮助学员系统地了解上、下篇中涉及的相关概念。

内容简介

小波分析与经验模态分析是当前迅速发展并得到广泛应用的两种时间序列研究方法。本教材是在培训班讲课的基础上编写而成的。根据培训的特点和需要，力求深入浅出地阐明方法、概念和原理，以便于学员阅读理解；努力突破小波原理的数学障碍，讲清数学的概念和必要的表述；内容以基础性和实用性为主，显现其实用的本质；应用实例大多结合编者的研究工作，讲述应用中的体会，讨论方法的优点和存在的问题。

目录

上篇 经验模态分析及其应用
第1章 经验模态分解及其应用
1．1 一种新的序列分解方法
1．2 两个新的概念——瞬时频率与本征模态函数(IMF)
1．3 经验模态分解(EMD)方法：筛选过程
1．4 完备性和正交性
1．5 用EMD分析非线性方程的解序列
1．6 用EMD分析实际观测序列
第2章 希尔伯特谱分析及其应用
2．1 希尔伯特(Hilbert)谱
2．2 边缘谱和瞬时能量密度
2．3 Hilbert谱与小波波谱、Fourier谱
2．4 用Hilbert谱分析非线性方程的解序列
2．5 用Hilbert谱分析实际观测序列
2．6 结论和讨论

下篇 小波分析及其应用
第3章 小波分析的预备知识
3．1 函数空间
3．2 基底、框架
3．3 时-频分析和局部化思想
第4章 小波变换和逆变换
4．1 自适应窗函数的设计
4．2 连续小波变换和逆变换
4．3 小波变换的自适应时一频窗
4．4 离散小波变换及其频带特性
第5章 构造小波的统一框架
5．1 函数的多尺度逼近
5．2 信号的多分辨分析(MRA)
5．3 MRA是构造小波的统一框架
5．4 用MRA构造Haar小波
5．5 信号的多分辨分析举例
第6章 小波应用的原理和方法
6．1 正交小波
6．2 二进小波
6．3 用小波检测序列变化趋势的转折
6．4 气象上常用的小波
6．5 小波分析应用实例
6．6 分维平滑与小波分析相结合的方法

附篇 关于大气系统的非线性和大气过程的非平稳性
附篇1 关于大气系统的非线性
1 自然界里的非线性现象
2 非线性大气动力系统
3 用气象资料揭示大气系统的非线性特征
附篇2 关于大气过程的非平稳性
1 非平稳性事实与平稳性假设
2 长期大气过程的非平稳性
3 产生非平稳行为的主要机制
4 非平稳气候系统的预测
参考文献

前言/序言

深度解析：非线性与非平稳时间序列分析前沿技术 聚焦：经验模态分解（EMD）与小波分析（Wavelet Analysis）的理论精髓与实践拓展 本书旨在为深入理解和应用现代时间序列分析方法提供一本详尽、严谨且富有实践指导意义的参考书。我们选取了两个在信号处理、地球物理学、金融工程乃至生物医学领域占据核心地位的技术——经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）及其衍生方法，以及成熟而强大的小波分析技术（Wavelet Analysis），系统阐述其理论基础、核心算法、优缺点分析，并重点展示它们在处理复杂、非线性、非平稳数据时的强大能力与具体应用案例。 第一部分：非平稳信号处理的基石——经验模态分解（EMD）理论与实践 在处理如气象、海洋、地震等观测数据时，我们经常遭遇信号的频率随时间变化的挑战，传统的傅里叶分析（FFT）在此类场合显得力不从心。EMD，作为一种数据驱动的自适应信号分解方法，为此提供了革命性的解决方案。 第一章：EMD的起源与基本原理 本章将追溯EMD的提出背景，着重阐释其核心思想：将复杂的观测信号分解为一系列具有明确物理意义的本征模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs）。详细剖析IMF的两个严格判据：极值点数目与过零点数目最多相差一个；以及局部均值必须为零。我们将深入探讨“筛选过程”（Sifting Process）的每一步骤，包括如何精确确定上下包络线（通过三次样条插值）以及如何迭代计算残余趋势。本章还将对比EMD与传统方法的根本区别，强调其自适应性。 第二章：EMD算法的优化与局限性分析 尽管EMD表现卓越，但其实际应用中会暴露一些固有问题，例如模态混叠（Mode Mixing）和端点效应（End Effect）。本章将详尽介绍针对这些问题的改进算法。我们将系统介绍集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD）如何通过添加高斯白噪声来有效抑制模态混叠，并讨论其如何量化噪声对分解结果的可靠性影响。此外，还会引入互补集合经验模态分解（CEEMDAN），对比其在计算效率和模态分离精确性上的提升。对于端点效应，我们将分析各种边界处理策略（如镜像延拓、周期延拓）的适用场景。 第三章：EMD在时间序列分析中的具体应用 本章将聚焦于EMD分解结果的后处理与解释。我们将探讨如何通过对提取出的IMFs进行重构、残差分析，以及如何利用这些IMF来识别不同时间尺度的物理过程。重点案例分析将涵盖：气象数据中的长期气候趋势与短期波动分离；海洋波浪特征的提取；以及复杂振动信号的故障诊断。此外，还将介绍如何将EMD与其他分析工具（如希尔伯特变换）结合，形成希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform, HHT），用于精确计算瞬时频率和瞬时幅值，揭示信号的非平稳演化特性。 第二部分：多尺度分析的利器——小波变换及其在复杂数据中的应用 小波分析是处理信号在不同尺度上局部特性的强大工具，尤其擅长捕捉信号中的突变、间断和局部化特征。 第四章：小波分析的基础理论与尺度空间 本章从傅里叶分析的局限性入手，引出小波（Wavelet）的概念——在时间域和频率域都具有良好局部性的基函数。详细介绍连续小波变换（CWT）的数学形式，重点解释尺度（Scale）与频率（Frequency）的关系，以及如何通过尺度参数的伸缩来分析信号在不同“视野”下的细节。我们将全面对比几种经典的小波基函数，包括Haar、Daubechies（Db系列）、Morlet和小波，分析它们在正交性、紧凑支撑性和相似性方面的特性，并指导读者如何根据应用需求选择最合适的小波基。 第五章：离散小波变换（DWT）与多分辨分析 本章将重点转向计算效率更高、更适合数字信号处理的离散小波变换。详细阐述多分辨分析（MRA）的框架，解释Mallat算法如何通过一对对偶滤波器组（高通和低通滤波器）实现信号的快速分解与重构，即小波包分解。我们将深入探讨小波系数的含义，如何利用这些系数进行信号去噪（如阈值处理）和特征提取，特别是如何在保持主要信息的同时有效压缩数据。 第六章：小波分析在物理过程识别中的高级应用 本章将小波分析提升到实际应用的层面。我们将展示小波功率谱（Wavelet Power Spectrum, WPS）在识别信号中的突变点和周期性方面的优越性，特别是在分析非平稳时间序列中不同时间尺度上的能量分布。具体案例将涵盖： 1. 突变点检测： 如何利用小波母函数对气象或经济数据中的突变点进行高精度定位。 2. 多尺度去噪与去噪： 对比基于阈值的硬/软阈值去噪方法，探讨如何根据信号和噪声的特性选择最优的去噪参数。 3. 小波相干性分析： 引入小波相干性（Wavelet Coherence）工具，用于探究两个时间序列之间在不同时间尺度上的相互关联性，这对耦合系统的分析至关重要。 综合结论：EMD与小波的协同效应 本书的最后部分将讨论如何将EMD的自适应分解能力与小波分析的尺度分离优势进行有效融合。探讨如何先利用EMD提取出具有特定物理意义的IMF，再对这些IMF进一步进行小波分析，实现对特定时间尺度内非线性信号特征的深度挖掘，从而为解决高难度、多尺度、非平稳的时间序列问题提供一套完整、可操作的分析流程和技术路线。本书力求使读者不仅掌握这些方法的“如何操作”，更能理解其背后的“为什么”和“何时用”。

评分☆☆☆☆☆

我之所以选择这本书，很大程度上是因为我对“经验模态分析”和“小波分析”这两个词的联想。在我看来，这两种分析方法都代表了信号处理领域的前沿技术，尤其是在处理非线性和非平稳数据方面，它们展现出了超越传统傅里叶分析的巨大潜力。气象数据，如温度、湿度、风速、降水量等，本身就具有高度的非线性和非平稳性，受到多种复杂因素的影响，其内在规律往往难以捉摸。因此，我非常期待在这本书中能够找到如何运用EMD来分解这些复杂的气象信号，识别其中不同尺度的分量，揭示其背后的物理机制。例如，EMD是否能帮助我们区分出气候变化的长周期信号和季节性、日变化的短周期信号？而小波分析，它在时间和频率上的局部化能力，我一直认为在分析气象事件的瞬时特征方面具有独特的优势。比如，如何利用小波变换来捕捉一次强降水事件的发生时间、持续时长以及其强度变化？我尤其关注书中关于“应用”的部分。我希望书中能够提供具体的实例，展示这些方法在实际气象问题中的应用，例如在天气预报、气候变化趋势研究、大气污染物扩散模拟等方面的应用。能够有详细的案例分析，配以清晰的步骤和代码示例（如果可能的话），将极大地提升这本书的实用价值，让我能够真正掌握这些先进的技术，并将其应用于我自己的学习和研究中。

评分☆☆☆☆☆

这本《中国气象局培训中心新技术新方法培训教材：经验模态分析与小波分析及其应用》给我的第一印象，是它在定位上的精准。作为一个并非直接从事气象研究，但对相关领域有一定了解的读者，我深知气象数据处理的复杂性和对方法论的依赖性。过去，我接触过一些基础的统计方法，但面对日益复杂的气象现象，比如瞬息万变的大气环流、复杂的地形影响下的局地气候等，明显力不从心。因此，我一直在寻找能够提供更精细化、更深层次分析工具的书籍。经验模态分析（EMD）和它后续发展的集合经验模态分析（EEMD）等，一直是信号处理领域的热门话题，其在处理非线性、非平稳数据方面的优势，被广泛讨论。而小波分析，我更是耳熟能详，它在图像处理、信号去噪等方面有着卓越的表现，我很好奇它在分析气象时间序列数据时，能带来怎样的突破。书中“应用”部分的具体内容，是我最关注的。我期望看到不仅仅是理论公式的堆砌，而是能够真正指导实践的案例。比如，如何利用EMD分解找出气象要素中的不同尺度分量，从而揭示其背后的驱动机制？小波分析又如何帮助我们识别异常天气事件的发生时间及其持续性？我希望作者能够提供清晰的步骤和详细的解读，让我能够理解这些方法的实际操作过程，并尝试将其应用到我所关注的其他相关领域，比如环境监测、遥感数据分析等。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计相当朴实，封面上“中国气象局培训中心”的字样显得尤为醒目，似乎预示着其内容的专业性和权威性。我拿到这本书时，最先吸引我的是它的副标题——“经验模态分析与小波分析及其应用”。这两个名词听起来就充满了科学的严谨和前沿性，让我对内容充满了好奇。我个人一直对数据处理和信号分析领域抱有浓厚的兴趣，尤其是在气象领域，精准的预测和深入的机理分析离不开强大的数学工具。这本书的出现，无疑为我提供了一个深入了解这些先进分析方法的绝佳机会。它不仅仅是一本教材，更像是一扇窗，让我得以窥探现代气象科学研究的背后逻辑。我设想，书中会详细阐述经验模态分析（EMD）的核心思想，是如何将复杂的信号分解成若干个具有物理意义的固有模态函数（IMF）的。这对于处理非线性、非平稳信号来说，无疑是一种革命性的突破。而小波分析，我同样期待它能提供一种在时间和频率域上都具有良好局部性的分析工具，这在捕捉信号的瞬时特征，例如突发性事件或周期性变化时，会有怎样的威力？书中对“应用”的强调，更是让我充满了期待，它是否会结合气象领域的实际案例，例如台风路径预测、极端天气事件分析、气候变化趋势研究等，来展示这些方法是如何解决实际问题的？如果是这样，那么这本书的实用价值将会大大提升，不仅仅能满足理论上的求知欲，更能转化为实际的操作能力。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本书时，就被它的“新技术新方法”这几个字所吸引。在快速发展的科技时代，传统的数据分析方法有时显得捉襟见肘，尤其是在处理像天气这样高度复杂、多尺度、非线性的系统时。经验模态分析（EMD）和它的变种，一直是我非常感兴趣的领域。我听说EMD能够自适应地将信号分解为一系列本征模态函数（IMF），这对于识别信号中的不同振动模式，特别是那些隐藏在噪声之下的微弱信号，非常有帮助。我一直在思考，在气象领域，比如分析降水量的长期趋势、探测短期内的天气系统变化，EMD能否提供更清晰的洞察？另一项技术，小波分析，我也非常熟悉它的强大之处，尤其是在时间-频率联合分析方面的能力。我知道小波变换能够在不同尺度上捕捉信号的局部特征，这对于分析那些具有突发性、间歇性特点的气象现象，例如雷暴、大雾的形成和消散过程，应该是非常有效的。书中“及其应用”这几个字，是我最看重的内容。我期望这本书不仅仅是理论的介绍，而是能够提供实际的应用案例，例如如何利用EMD和EMD-EEMD等方法对气象时间序列数据进行分解，找出其中的周期性规律，或者如何利用小波分析来识别和预测极端天气事件。我希望书中能有清晰的图示和详细的步骤，来展示这些方法在气象领域的具体应用，让我能够理解其背后的逻辑，并学习如何将其应用到自己的研究或工作中。

评分☆☆☆☆☆

这本书封面上“中国气象局培训中心”的字样，让我觉得它的内容一定非常专业且具有权威性。我个人对于处理复杂数据集，尤其是时间序列数据有着浓厚的兴趣，而气象数据无疑是其中最具代表性的之一。过去，我尝试过一些基础的统计分析方法，但总觉得难以深入挖掘其内在的复杂性。因此，当我在书名中看到“经验模态分析”和“小波分析”时，我的兴趣立刻被点燃了。我知道经验模态分析（EMD）在处理非线性、非平稳信号方面有着独特的优势，它能够将信号分解成一系列具有物理意义的“本征模态函数”（IMF），这对于揭示隐藏在复杂数据中的多尺度特征非常有帮助。我非常好奇，EMD是如何在气象学中应用的，例如，它能否帮助我们分析不同时间尺度的气候变化信号，或者识别出大气环流中的特定模式？而小波分析，我也一直认为它是分析信号局部特性的强大工具，在识别突发事件、异常值等方面表现出色。我期待书中能够详细介绍如何将小波变换应用于气象数据的分析，比如在识别极端天气事件的发生时刻和持续时间，或者在分析大气的湍流结构等方面。书中“及其应用”这几个字，对我来说至关重要。我希望书中能够提供丰富的案例研究，展示如何将EMD和EEMD等方法应用于实际的气象数据分析，例如预测降水、分析温度变化趋势、研究台风强度等。我希望能够看到详细的步骤、图示以及对结果的深入解读，以便我能够更好地理解和掌握这些技术。

评分☆☆☆☆☆

经验模态和小波分析是气候变化中的重要分析工具，这本书可作为工具书进行参考。

评分☆☆☆☆☆

个人感觉就是把老黄我论文详细翻译了，反正也有用啦

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

不错，适合气象专业的人看

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

还好

评分☆☆☆☆☆

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