本文選題：重力固體潮 + 循環(huán)譜密度��； 參考：《昆明理工大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：重力固體潮信號是由太陽、月亮和地球自身運動三者相互作用而產(chǎn)生的混合信號,它包含著重要豐富的地球物理特征信息,因此固體潮信號的特征值反映了太陽、月亮以及其他天體對地球產(chǎn)生引潮力的影響.由引潮力作用引起的常見現(xiàn)象主要表現(xiàn)在海洋潮汐漲潮、落潮的周期規(guī)律變化現(xiàn)象。本文為了理解分析重力固體潮信號,提出一種重力固體潮信號的正交分解關(guān)系模型。為了說明重力固體潮信號含有正交獨立的信號,模型上通過將重力固體潮信號中的諧波分量分解到相互正交的兩個向量上,而理論算法上利用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解算法分析處理固體潮信號以分離出疊加合成的諧波信號。針對分解出來的正交諧波分量利用循環(huán)譜分析算法分析諧波信號的乘性調(diào)制關(guān)系。最終通過實驗仿真表明:通過理論算法提取的諧波頻率值、循環(huán)頻率值與固體潮信號的理論諧波頻率值相一致,從而說明本文提出的固體潮信號分解模型能有效解釋重力固體潮信號中各諧波存在的關(guān)系類型,并且通過經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解算法和循環(huán)譜分析算法得以驗證。
[Abstract]:The gravity earth tide signal is a mixed signal produced by the interaction of the sun, the moon and the earth itself. It contains important and abundant geophysical characteristic information, so the characteristic value of the solid tide signal reflects the sun. The influence of the moon and other celestial bodies on the earth's tidal force. The common phenomena caused by tidal force are the periodic variation of ocean tidal rising tide and falling tide. In order to understand and analyze the gravity solid tide signal, an orthogonal decomposition model of gravity solid tide signal is proposed in this paper. In order to show that the gravity solid tide signal contains orthogonal independent signals, the harmonic components in the gravity solid tide signal are decomposed into two orthogonal vectors in the model. The empirical mode decomposition (EMD) algorithm is used to analyze and process the solid tide signals in order to separate the superimposed harmonic signals. The cyclic spectrum analysis algorithm is used to analyze the multiplicative modulation relation of harmonic signal. Finally, the experimental results show that the harmonic frequency obtained by the theoretical algorithm is consistent with the theoretical harmonic frequency of the solid tide signal. It is shown that the decomposition model of solid tide signal presented in this paper can effectively explain the relationship between harmonics in gravity tide signal and is verified by empirical mode decomposition algorithm and cyclic spectrum analysis algorithm.
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：P312.4;TN911.7

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本文編號：1858638