海洋数据处理分析方法
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北京东城
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作者何宜军,陈忠彪,李洪利
出版社科学出版社
ISBN9787030684844
出版时间2021-03
装帧平装
开本16开
定价138元
货号1202326674
上书时间2024-12-29
商品详情
- 品相描述：全新
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目录
前言
章 数据预处理及展示方法
节 数据简单处理
一、概述
二、定标
三、插值
第二节 数字滤波基本概念
第三节 理想滤波器
一、带宽
二、吉布斯现象
三、着色
第四节 海洋滤波器设计
一、频率与时域滤波
二、滤波器的级联
第五节 滑动平均滤波器
第六节 Godin型滤波器
第七节 Lanczos窗余弦滤波器
一、余弦滤波器
二、Lanczos窗
三、实用滤波器设计
四、汉宁窗
第八节 巴特沃斯滤波器
一、高通和带通滤波器
二、数字表达式
三、正弦滤波器
四、滤波器设计
五、滤波器系数
第九节 凯泽-贝塞尔滤波器
第十节 频域（变换）滤波
第十一节 数据的图像展示
一、垂直剖面
二、垂直截面
三、平面图
四、地图投影
五、特征与要素图
六、时间序列
七、直方图
八、其他图形绘制方法
思考练习题
第二章 随机资料处理基本知识
节 海洋资料的统计特征
第二节 随机过程的基本概念及统计特征
一、随机过程的基本概念
二、随机过程的统计特征
第三节 随机过程的微分和积分计算
第四节 随机过程的平稳性和遍历性
第五节 几种典型的随机过程
一、正态过程（高斯过程）
二、维纳（Wiener）过程
三、泊松（Poisson）过程
四、马尔科夫（Markov）过程
第六节 随机资料的估计方法
一、谱密度的定义
二、谱密度的物理意义和性质
三、互谱密度及其性质
思考练习题
第三章 时间序列数据处理方法
节 随机过程的功率谱分析和估计方法
一、功率谱分析和估计方法简介
二、时间序列分析
三、现代功率谱估计方法
第二节 优选熵谱估计
一、方法介绍
二、应用举例
第三节 交叉谱估计
一、方法介绍
二、应用举例
第四节 短时傅里叶变换
一、方法介绍
二、应用举例
第五节 小波变换
一、方法介绍
二、应用举例
第六节 调和分析方法
一、方法介绍
二、应用举例
第七节 希尔伯特变换
一、方法介绍
二、应用举例
第八节 经验模态分解
一、方法介绍
二、应用举例
第九节 回归分析方法
一、自回归滑动平均过程
二、常用的回归分析方法
三、应用举例
第十节 信息流与因果分析方法
一、理论简介
二、显著性检验
三、验证
四、应用举例
思考练习题
第四章 空间数据的处理方法
节 客观分析
一、最优插值
二、克里金插值
第二节 主成分分析
一、主成分分析的几何表示
二、主成分的导出（以两个变量为例）
三、标准化的主成分
四、各主成分贡献率
五、多个变量主成分的导出
六、主成分的主要性质
七、求取主成分的具体步骤
八、应用实例
第三节 经验正交函数分解
一、EOF分解的原理
二、误差的估计和计算
三、显著性检验
四、空间函数（特征向量）及时间系数的解释
五、计算步骤
六、应用实例
第四节 多变量正交函数分解
一、MVEOF的时间和空间函数
二、MVEOF的计算步骤
三、实例
第五节 奇异值分解
一、基本原理
二、方差贡献和累积方差贡献
三、三种重要相关系数
四、显著性检验
五、SVD分析计算步骤
六、应用实例
第六节 卡尔曼滤波
一、离散线性卡尔曼滤波原理
二、滤波器模型的建立
三、一个简化的例子
第七节 混合层深度估计
一、阈值方法
二、阶梯函数最小二乘回归方法
三、积分深度尺度法
四、分割融合算法
五、方法的比较
第八节 逆方法
一、逆方法的概述
二、逆方法的几何说明
三、一般线性逆问题模型
四、逆问题的奇异值分解法
五、最优解的确定
六、应用实例
思考练习题
第五章 极值分布和重现期极值的估计
节 极值分析中的重现期
第二节 极值分布曲线及估计方法
一、耿贝尔分布
二、韦布尔分布
第三节 海洋典型要素极值计算实例
一、风速极大值估计
二、波高多年一遇极大值的估计
三、多年一遇最高、最低校核水位的计算
四、多年一遇海流极值的估计
五、多年一遇最高和最低温度极值的估计
思考练习题
参考文献
彩插
内容摘要
本书首先简述了数据预处理及展示方法，然后相继介绍了随机资料处理基本知识、时间序列数据处理方法（优选熵谱估计、交叉谱估计、短时傅里叶变换、小波变换、经验模态分解、信息流与因果分析方法等现代数据分析方法）、空间数据的处理方法（客观分析、主成分分析、经验正交函数分解、卡尔曼滤波、混合层深度估计和逆方法），以及极值分布和重现期极值的估计等。本书结合实例讲解海洋数据分析中的常用方法，从基本数据处理、统计分析方法到更现代的数据处理技术，如小波变换、经验模态分解和信息流与因果分析方法等。本书是为高年级本科生、研究生和科研工作者设计的。我们希望本书能为海洋科学相关专业的学生提供学习材料，并为相关科研工作者提供参考。
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