中國氣象局培訓中心新技術新方法培訓教材：經驗模態分析與小波分析及其應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鄭祖光，劉莉紅 著

圖書標籤:

• 氣象
• 經驗模態分析
• 小波分析
• 信號處理
• 數據分析
• 時間序列分析
• 數值計算
• 科學計算
• 工程應用
• 氣象培訓

齣版社： 氣象齣版社

ISBN：9787502947224

版次：1

商品編碼：10780102

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2010-01-01

頁數：234

正文語種：中文

編輯推薦

《中國氣象局培訓中心新技術新方法培訓教材：經驗模態分析與小波分析及其應用》由上篇、下篇和附篇組成。上篇包括第1，2兩章，分彆介紹經驗模態分解和希爾伯特譜分析的原理、方法和應用。鑒於這個方法比較新，所以列舉瞭大量的應用例子。在實例分析中，還把經驗模態分析與小波分析、傅氏分析加以對照，從不同角度來研究時間序列。下篇包括第3，4，5，6四章，內容是介紹小波分析。鑒於目前已有很多氣象颱站人員使用小波方法，所以在本書中力求講清楚小波方法的原理，著重闡明必要的數學概念和錶述；為瞭更好地理解小波分析的實質，把它同經典傅氏分析和窗口傅氏分析有機地聯係起來講解；為瞭更好地使用小波方法，針對應用中的一些問題進行討論。附篇是介紹大氣係統的非綫性和大氣過程的非平穩性，幫助學員係統地瞭解上、下篇中涉及的相關概念。

內容簡介

小波分析與經驗模態分析是當前迅速發展並得到廣泛應用的兩種時間序列研究方法。本教材是在培訓班講課的基礎上編寫而成的。根據培訓的特點和需要，力求深入淺齣地闡明方法、概念和原理，以便於學員閱讀理解；努力突破小波原理的數學障礙，講清數學的概念和必要的錶述；內容以基礎性和實用性為主，顯現其實用的本質；應用實例大多結閤編者的研究工作，講述應用中的體會，討論方法的優點和存在的問題。

目錄

上篇 經驗模態分析及其應用
第1章 經驗模態分解及其應用
1．1 一種新的序列分解方法
1．2 兩個新的概念——瞬時頻率與本徵模態函數(IMF)
1．3 經驗模態分解(EMD)方法：篩選過程
1．4 完備性和正交性
1．5 用EMD分析非綫性方程的解序列
1．6 用EMD分析實際觀測序列
第2章 希爾伯特譜分析及其應用
2．1 希爾伯特(Hilbert)譜
2．2 邊緣譜和瞬時能量密度
2．3 Hilbert譜與小波波譜、Fourier譜
2．4 用Hilbert譜分析非綫性方程的解序列
2．5 用Hilbert譜分析實際觀測序列
2．6 結論和討論

下篇 小波分析及其應用
第3章 小波分析的預備知識
3．1 函數空間
3．2 基底、框架
3．3 時-頻分析和局部化思想
第4章 小波變換和逆變換
4．1 自適應窗函數的設計
4．2 連續小波變換和逆變換
4．3 小波變換的自適應時一頻窗
4．4 離散小波變換及其頻帶特性
第5章 構造小波的統一框架
5．1 函數的多尺度逼近
5．2 信號的多分辨分析(MRA)
5．3 MRA是構造小波的統一框架
5．4 用MRA構造Haar小波
5．5 信號的多分辨分析舉例
第6章 小波應用的原理和方法
6．1 正交小波
6．2 二進小波
6．3 用小波檢測序列變化趨勢的轉摺
6．4 氣象上常用的小波
6．5 小波分析應用實例
6．6 分維平滑與小波分析相結閤的方法

附篇 關於大氣係統的非綫性和大氣過程的非平穩性
附篇1 關於大氣係統的非綫性
1 自然界裏的非綫性現象
2 非綫性大氣動力係統
3 用氣象資料揭示大氣係統的非綫性特徵
附篇2 關於大氣過程的非平穩性
1 非平穩性事實與平穩性假設
2 長期大氣過程的非平穩性
3 産生非平穩行為的主要機製
4 非平穩氣候係統的預測
參考文獻

前言/序言

深度解析：非綫性與非平穩時間序列分析前沿技術 聚焦：經驗模態分解（EMD）與小波分析（Wavelet Analysis）的理論精髓與實踐拓展 本書旨在為深入理解和應用現代時間序列分析方法提供一本詳盡、嚴謹且富有實踐指導意義的參考書。我們選取瞭兩個在信號處理、地球物理學、金融工程乃至生物醫學領域占據核心地位的技術——經驗模態分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）及其衍生方法，以及成熟而強大的小波分析技術（Wavelet Analysis），係統闡述其理論基礎、核心算法、優缺點分析，並重點展示它們在處理復雜、非綫性、非平穩數據時的強大能力與具體應用案例。 第一部分：非平穩信號處理的基石——經驗模態分解（EMD）理論與實踐 在處理如氣象、海洋、地震等觀測數據時，我們經常遭遇信號的頻率隨時間變化的挑戰，傳統的傅裏葉分析（FFT）在此類場閤顯得力不從心。EMD，作為一種數據驅動的自適應信號分解方法，為此提供瞭革命性的解決方案。 第一章：EMD的起源與基本原理 本章將追溯EMD的提齣背景，著重闡釋其核心思想：將復雜的觀測信號分解為一係列具有明確物理意義的本徵模態函數（Intrinsic Mode Functions, IMFs）。詳細剖析IMF的兩個嚴格判據：極值點數目與過零點數目最多相差一個；以及局部均值必須為零。我們將深入探討“篩選過程”（Sifting Process）的每一步驟，包括如何精確確定上下包絡綫（通過三次樣條插值）以及如何迭代計算殘餘趨勢。本章還將對比EMD與傳統方法的根本區彆，強調其自適應性。 第二章：EMD算法的優化與局限性分析 盡管EMD錶現卓越，但其實際應用中會暴露一些固有問題，例如模態混疊（Mode Mixing）和端點效應（End Effect）。本章將詳盡介紹針對這些問題的改進算法。我們將係統介紹集閤經驗模態分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD）如何通過添加高斯白噪聲來有效抑製模態混疊，並討論其如何量化噪聲對分解結果的可靠性影響。此外，還會引入互補集閤經驗模態分解（CEEMDAN），對比其在計算效率和模態分離精確性上的提升。對於端點效應，我們將分析各種邊界處理策略（如鏡像延拓、周期延拓）的適用場景。 第三章：EMD在時間序列分析中的具體應用 本章將聚焦於EMD分解結果的後處理與解釋。我們將探討如何通過對提取齣的IMFs進行重構、殘差分析，以及如何利用這些IMF來識彆不同時間尺度的物理過程。重點案例分析將涵蓋：氣象數據中的長期氣候趨勢與短期波動分離；海洋波浪特徵的提取；以及復雜振動信號的故障診斷。此外，還將介紹如何將EMD與其他分析工具（如希爾伯特變換）結閤，形成希爾伯特-黃變換（Hilbert-Huang Transform, HHT），用於精確計算瞬時頻率和瞬時幅值，揭示信號的非平穩演化特性。 第二部分：多尺度分析的利器——小波變換及其在復雜數據中的應用 小波分析是處理信號在不同尺度上局部特性的強大工具，尤其擅長捕捉信號中的突變、間斷和局部化特徵。 第四章：小波分析的基礎理論與尺度空間 本章從傅裏葉分析的局限性入手，引齣小波（Wavelet）的概念——在時間域和頻率域都具有良好局部性的基函數。詳細介紹連續小波變換（CWT）的數學形式，重點解釋尺度（Scale）與頻率（Frequency）的關係，以及如何通過尺度參數的伸縮來分析信號在不同“視野”下的細節。我們將全麵對比幾種經典的小波基函數，包括Haar、Daubechies（Db係列）、Morlet和小波，分析它們在正交性、緊湊支撐性和相似性方麵的特性，並指導讀者如何根據應用需求選擇最閤適的小波基。 第五章：離散小波變換（DWT）與多分辨分析 本章將重點轉嚮計算效率更高、更適閤數字信號處理的離散小波變換。詳細闡述多分辨分析（MRA）的框架，解釋Mallat算法如何通過一對對偶濾波器組（高通和低通濾波器）實現信號的快速分解與重構，即小波包分解。我們將深入探討小波係數的含義，如何利用這些係數進行信號去噪（如閾值處理）和特徵提取，特彆是如何在保持主要信息的同時有效壓縮數據。 第六章：小波分析在物理過程識彆中的高級應用 本章將小波分析提升到實際應用的層麵。我們將展示小波功率譜（Wavelet Power Spectrum, WPS）在識彆信號中的突變點和周期性方麵的優越性，特彆是在分析非平穩時間序列中不同時間尺度上的能量分布。具體案例將涵蓋： 1. 突變點檢測： 如何利用小波母函數對氣象或經濟數據中的突變點進行高精度定位。 2. 多尺度去噪與去噪： 對比基於閾值的硬/軟閾值去噪方法，探討如何根據信號和噪聲的特性選擇最優的去噪參數。 3. 小波相乾性分析： 引入小波相乾性（Wavelet Coherence）工具，用於探究兩個時間序列之間在不同時間尺度上的相互關聯性，這對耦閤係統的分析至關重要。 綜閤結論：EMD與小波的協同效應 本書的最後部分將討論如何將EMD的自適應分解能力與小波分析的尺度分離優勢進行有效融閤。探討如何先利用EMD提取齣具有特定物理意義的IMF，再對這些IMF進一步進行小波分析，實現對特定時間尺度內非綫性信號特徵的深度挖掘，從而為解決高難度、多尺度、非平穩的時間序列問題提供一套完整、可操作的分析流程和技術路綫。本書力求使讀者不僅掌握這些方法的“如何操作”，更能理解其背後的“為什麼”和“何時用”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計相當樸實，封麵上“中國氣象局培訓中心”的字樣顯得尤為醒目，似乎預示著其內容的專業性和權威性。我拿到這本書時，最先吸引我的是它的副標題——“經驗模態分析與小波分析及其應用”。這兩個名詞聽起來就充滿瞭科學的嚴謹和前沿性，讓我對內容充滿瞭好奇。我個人一直對數據處理和信號分析領域抱有濃厚的興趣，尤其是在氣象領域，精準的預測和深入的機理分析離不開強大的數學工具。這本書的齣現，無疑為我提供瞭一個深入瞭解這些先進分析方法的絕佳機會。它不僅僅是一本教材，更像是一扇窗，讓我得以窺探現代氣象科學研究的背後邏輯。我設想，書中會詳細闡述經驗模態分析（EMD）的核心思想，是如何將復雜的信號分解成若乾個具有物理意義的固有模態函數（IMF）的。這對於處理非綫性、非平穩信號來說，無疑是一種革命性的突破。而小波分析，我同樣期待它能提供一種在時間和頻率域上都具有良好局部性的分析工具，這在捕捉信號的瞬時特徵，例如突發性事件或周期性變化時，會有怎樣的威力？書中對“應用”的強調，更是讓我充滿瞭期待，它是否會結閤氣象領域的實際案例，例如颱風路徑預測、極端天氣事件分析、氣候變化趨勢研究等，來展示這些方法是如何解決實際問題的？如果是這樣，那麼這本書的實用價值將會大大提升，不僅僅能滿足理論上的求知欲，更能轉化為實際的操作能力。

評分☆☆☆☆☆

我拿到這本書時，就被它的“新技術新方法”這幾個字所吸引。在快速發展的科技時代，傳統的數據分析方法有時顯得捉襟見肘，尤其是在處理像天氣這樣高度復雜、多尺度、非綫性的係統時。經驗模態分析（EMD）和它的變種，一直是我非常感興趣的領域。我聽說EMD能夠自適應地將信號分解為一係列本徵模態函數（IMF），這對於識彆信號中的不同振動模式，特彆是那些隱藏在噪聲之下的微弱信號，非常有幫助。我一直在思考，在氣象領域，比如分析降水量的長期趨勢、探測短期內的天氣係統變化，EMD能否提供更清晰的洞察？另一項技術，小波分析，我也非常熟悉它的強大之處，尤其是在時間-頻率聯閤分析方麵的能力。我知道小波變換能夠在不同尺度上捕捉信號的局部特徵，這對於分析那些具有突發性、間歇性特點的氣象現象，例如雷暴、大霧的形成和消散過程，應該是非常有效的。書中“及其應用”這幾個字，是我最看重的內容。我期望這本書不僅僅是理論的介紹，而是能夠提供實際的應用案例，例如如何利用EMD和EMD-EEMD等方法對氣象時間序列數據進行分解，找齣其中的周期性規律，或者如何利用小波分析來識彆和預測極端天氣事件。我希望書中能有清晰的圖示和詳細的步驟，來展示這些方法在氣象領域的具體應用，讓我能夠理解其背後的邏輯，並學習如何將其應用到自己的研究或工作中。

評分☆☆☆☆☆

我之所以選擇這本書，很大程度上是因為我對“經驗模態分析”和“小波分析”這兩個詞的聯想。在我看來，這兩種分析方法都代錶瞭信號處理領域的前沿技術，尤其是在處理非綫性和非平穩數據方麵，它們展現齣瞭超越傳統傅裏葉分析的巨大潛力。氣象數據，如溫度、濕度、風速、降水量等，本身就具有高度的非綫性和非平穩性，受到多種復雜因素的影響，其內在規律往往難以捉摸。因此，我非常期待在這本書中能夠找到如何運用EMD來分解這些復雜的氣象信號，識彆其中不同尺度的分量，揭示其背後的物理機製。例如，EMD是否能幫助我們區分齣氣候變化的長周期信號和季節性、日變化的短周期信號？而小波分析，它在時間和頻率上的局部化能力，我一直認為在分析氣象事件的瞬時特徵方麵具有獨特的優勢。比如，如何利用小波變換來捕捉一次強降水事件的發生時間、持續時長以及其強度變化？我尤其關注書中關於“應用”的部分。我希望書中能夠提供具體的實例，展示這些方法在實際氣象問題中的應用，例如在天氣預報、氣候變化趨勢研究、大氣汙染物擴散模擬等方麵的應用。能夠有詳細的案例分析，配以清晰的步驟和代碼示例（如果可能的話），將極大地提升這本書的實用價值，讓我能夠真正掌握這些先進的技術，並將其應用於我自己的學習和研究中。

評分☆☆☆☆☆

這本《中國氣象局培訓中心新技術新方法培訓教材：經驗模態分析與小波分析及其應用》給我的第一印象，是它在定位上的精準。作為一個並非直接從事氣象研究，但對相關領域有一定瞭解的讀者，我深知氣象數據處理的復雜性和對方法論的依賴性。過去，我接觸過一些基礎的統計方法，但麵對日益復雜的氣象現象，比如瞬息萬變的大氣環流、復雜的地形影響下的局地氣候等，明顯力不從心。因此，我一直在尋找能夠提供更精細化、更深層次分析工具的書籍。經驗模態分析（EMD）和它後續發展的集閤經驗模態分析（EEMD）等，一直是信號處理領域的熱門話題，其在處理非綫性、非平穩數據方麵的優勢，被廣泛討論。而小波分析，我更是耳熟能詳，它在圖像處理、信號去噪等方麵有著卓越的錶現，我很好奇它在分析氣象時間序列數據時，能帶來怎樣的突破。書中“應用”部分的具體內容，是我最關注的。我期望看到不僅僅是理論公式的堆砌，而是能夠真正指導實踐的案例。比如，如何利用EMD分解找齣氣象要素中的不同尺度分量，從而揭示其背後的驅動機製？小波分析又如何幫助我們識彆異常天氣事件的發生時間及其持續性？我希望作者能夠提供清晰的步驟和詳細的解讀，讓我能夠理解這些方法的實際操作過程，並嘗試將其應用到我所關注的其他相關領域，比如環境監測、遙感數據分析等。

評分☆☆☆☆☆

這本書封麵上“中國氣象局培訓中心”的字樣，讓我覺得它的內容一定非常專業且具有權威性。我個人對於處理復雜數據集，尤其是時間序列數據有著濃厚的興趣，而氣象數據無疑是其中最具代錶性的之一。過去，我嘗試過一些基礎的統計分析方法，但總覺得難以深入挖掘其內在的復雜性。因此，當我在書名中看到“經驗模態分析”和“小波分析”時，我的興趣立刻被點燃瞭。我知道經驗模態分析（EMD）在處理非綫性、非平穩信號方麵有著獨特的優勢，它能夠將信號分解成一係列具有物理意義的“本徵模態函數”（IMF），這對於揭示隱藏在復雜數據中的多尺度特徵非常有幫助。我非常好奇，EMD是如何在氣象學中應用的，例如，它能否幫助我們分析不同時間尺度的氣候變化信號，或者識彆齣大氣環流中的特定模式？而小波分析，我也一直認為它是分析信號局部特性的強大工具，在識彆突發事件、異常值等方麵錶現齣色。我期待書中能夠詳細介紹如何將小波變換應用於氣象數據的分析，比如在識彆極端天氣事件的發生時刻和持續時間，或者在分析大氣的湍流結構等方麵。書中“及其應用”這幾個字，對我來說至關重要。我希望書中能夠提供豐富的案例研究，展示如何將EMD和EEMD等方法應用於實際的氣象數據分析，例如預測降水、分析溫度變化趨勢、研究颱風強度等。我希望能夠看到詳細的步驟、圖示以及對結果的深入解讀，以便我能夠更好地理解和掌握這些技術。

評分☆☆☆☆☆

很實用，例子很詳細，學習瞭

評分☆☆☆☆☆

主要針對經驗模態分析與小波分析

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書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的 書質量不錯，我很喜歡的

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經驗模態和小波分析是氣候變化中的重要分析工具，這本書可作為工具書進行參考。

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評分☆☆☆☆☆

通過原理、實例分析、應用實踐很好的講述瞭作者觀點。

評分☆☆☆☆☆

主要針對經驗模態分析與小波分析

評分☆☆☆☆☆

通過原理、實例分析、應用實踐很好的講述瞭作者觀點。

評分☆☆☆☆☆

通過原理、實例分析、應用實踐很好的講述瞭作者觀點。