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基于改进奇异谱分析方法提取GNSS坐标时间序列趋势项及季节项信息

摘要第6-8页
Abstract第8-9页
第1章 绪论第12-16页
    1.1 研究的背景及意义第12-13页
    1.2 国内外研究的现状第13-15页
        1.2.1 国内研究现状第13-14页
        1.2.2 国外研究现状第14-15页
    1.3 本文的主要研究内容第15-16页
第2章 GNSS坐标时间序列数据预处理第16-29页
    2.1 粗差探测和剔除第17-21页
        2.1.1 基于"3σ"准则的粗差探测和剔除第18-19页
        2.1.2 基于四分位距统计量的粗差探测和剔除第19-21页
    2.2 数据插值第21-25页
        2.2.1 拉格朗日插值方法第21-22页
        2.2.2 三次样条插值方法第22-23页
        2.2.3 正交多项式拟合插值方法第23-25页
    2.3 阶跃项改正第25-27页
        2.3.1 最小二乘法线性拟合的原理第25-27页
        2.3.2 最小二乘线性拟合方法消除阶跃项第27页
    2.4 本章小结第27-29页
第3章 小波分析和功率谱分析第29-43页
    3.1 小波分析第29-35页
        3.1.1 小波分析方法理论基础第29-32页
        3.1.2 小波函数的选取第32-35页
    3.2 功率谱分析第35-36页
        3.2.1 功率谱分析理论基础第35-36页
    3.3 小波多分辨率分析及功率谱分析结果第36-41页
    3.4 本章小结第41-43页
第4章 改进奇异谱分析第43-56页
    4.1 SSA-PD基本原理第44-47页
    4.2 模拟结果和对比试验第47-52页
        4.2.1 线性分量+周期分量+噪声模拟数据检验第48-49页
        4.2.2 线性分量+周期分量+阶跃项+噪声模拟数据检验第49-50页
        4.2.3 非线性分量+周期分量+阶跃项+噪声模拟数据检验第50-51页
        4.2.4 对比试验第51-52页
    4.3 改进奇异谱分析结果第52-56页
    4.4 本章小结第56页
结论与展望第56-58页
致谢第58-59页
参考文献第59-63页

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