AR模型谱在超导重力数据信号检测中的分析研究

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AR模型谱在超导重力数据信号检测中的分析研究

叶志伟, 尹晖, 张守建

文章导航 > 武汉大学学报 ● 信息科学版 > 2007 > 32(6): 536-539

叶志伟, 尹晖, 张守建. AR模型谱在超导重力数据信号检测中的分析研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(6): 536-539.

引用本文:

叶志伟, 尹晖, 张守建. AR模型谱在超导重力数据信号检测中的分析研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(6): 536-539.

YE Zhiwei, YIN Hui, ZHANG Shoujian. Using AR Model Spectrum Algorithms to Detect Superconducting Gravimetric Signals[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2007, 32(6): 536-539.

Citation:

YE Zhiwei, YIN Hui, ZHANG Shoujian. Using AR Model Spectrum Algorithms to Detect Superconducting Gravimetric Signals[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2007, 32(6): 536-539.

AR模型谱在超导重力数据信号检测中的分析研究

¹ 武汉大学测绘学院,武汉市珞喻路129号,430079

基金项目: 中国科学院动力大地测量学重点实验室开放研究基金资助项目(L06-11);地球空间环境与大地测量教育部重点实验室开放研究基金资助项目(04-01-08);湖北省高等学校省级教学研究基金资助项目(20040020)

作者简介:
:叶志伟,硕士生,主要从事变形监测分析与预报、超导重力数据分析及地球动力学研究。

中图分类号: P223

Using AR Model Spectrum Algorithms to Detect Superconducting Gravimetric Signals

¹ School of Geodesy and Geomatics,Wuhan University,Wuhan 430079,China

Funds: 中国科学院动力大地测量学重点实验室开放研究基金资助项目(L06-11);地球空间环境与大地测量教育部重点实验室开放研究基金资助项目(04-01-08);湖北省高等学校省级教学研究基金资助项目(20040020)

摘要: 在介绍AR(auto-regression)模型谱分析原理的基础上,分别采用AR模型谱和周期图法对法国Strasbourg、澳大利亚Mt Stromlo和日本Matsushiro三个站的超导重力数据进行信号检测,以半日波的理论值[1]为依据,运用两种方法进行半日波信号检测、分析与比较。结果表明,在超导重力数据信号检测分析中,AR模型谱比周期图法更准确、稳定,且受数据量的影响较小。
- AR模型谱 /
- 超导重力仪 /
- 半日波
Abstract: The principle of AR(auto-regression) model spectrum is introduced.Both AR model spectrum and the periodogram method are used to detect the semi-diurnal signal of the superconducting gravimetric data at three stations of Strasbourg(France),Mt Stromlo(Australia) and Matsushiro(Japan).Taking the theoretic value of the semi-diurnal as a standard,we compare and analyze the results by these two methods,which show that both methods can obtain good spectral estimations,but the AR model spectrum is more accurate and robust than the periodogram method.
- AR model spectrum /
- superconducting gravimeter /
- semi-diurnal

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AR模型谱在超导重力数据信号检测中的分析研究

¹ 武汉大学测绘学院,武汉市珞喻路129号,430079

基金项目: 中国科学院动力大地测量学重点实验室开放研究基金资助项目(L06-11);地球空间环境与大地测量教育部重点实验室开放研究基金资助项目(04-01-08);湖北省高等学校省级教学研究基金资助项目(20040020)

作者简介:
:叶志伟,硕士生,主要从事变形监测分析与预报、超导重力数据分析及地球动力学研究。

收稿日期: 2007-03-08
修回日期: 2007-03-08
刊出日期: 2007-06-05

中图分类号: P223

关键词:

超导重力仪 /

摘要: 在介绍AR(auto-regression)模型谱分析原理的基础上,分别采用AR模型谱和周期图法对法国Strasbourg、澳大利亚Mt Stromlo和日本Matsushiro三个站的超导重力数据进行信号检测,以半日波的理论值[1]为依据,运用两种方法进行半日波信号检测、分析与比较。结果表明,在超导重力数据信号检测分析中,AR模型谱比周期图法更准确、稳定,且受数据量的影响较小。

English Abstract

叶志伟, 尹晖, 张守建. AR模型谱在超导重力数据信号检测中的分析研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(6): 536-539.

引用本文:

叶志伟, 尹晖, 张守建. AR模型谱在超导重力数据信号检测中的分析研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(6): 536-539.

YE Zhiwei, YIN Hui, ZHANG Shoujian. Using AR Model Spectrum Algorithms to Detect Superconducting Gravimetric Signals[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2007, 32(6): 536-539.

Citation:

YE Zhiwei, YIN Hui, ZHANG Shoujian. Using AR Model Spectrum Algorithms to Detect Superconducting Gravimetric Signals[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2007, 32(6): 536-539.

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