| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究的背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 SFFT算法的国内外发展现状 | 第11-14页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 时间序列分析的基本理论 | 第16-22页 |
| 2.1 时间序列数据的分类 | 第16页 |
| 2.2 时间序列模型的常规建模方法 | 第16-18页 |
| 2.3 大地测量领域的时间序列数据介绍 | 第18-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 一维SFFT算法理论 | 第22-41页 |
| 3.1 傅里叶变换 | 第22-25页 |
| 3.2 稀疏快速傅里叶变换 | 第25-29页 |
| 3.3 关键技术 | 第29-36页 |
| 3.4 算法结构 | 第36-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 SFFT算法重构信号频谱精度分析 | 第41-48页 |
| 4.1 SFFT算法恢复信号频谱误差源 | 第41-44页 |
| 4.2 高斯白噪声对SFFT恢复信号频谱精度的影响 | 第44-46页 |
| 4.3 SFFT算法与FFT算法运行时间对比 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 SFFT算法在时间序列分析中的应用 | 第48-67页 |
| 5.1 验潮站时间序列数据处理 | 第48-54页 |
| 5.2 水位站时间序列数据处理 | 第54-60页 |
| 5.3 IGS站时间序列数据处理 | 第60-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 结论与展望 | 第67-68页 |
| 6.1 结论 | 第67页 |
| 6.2 展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 作者简历及在读期间参与的研究工作 | 第72页 |