| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 0 引言 | 第9-10页 |
| 1 对传统聚类方法与经验模态函数分解的简单回顾 | 第10-14页 |
| 1.1 系统聚类法 | 第10-11页 |
| 1.1.1 样本间的相似性度量——距离 | 第10-11页 |
| 1.1.2 类间距离定义 | 第11页 |
| 1.2 经验模态函数分解 | 第11-14页 |
| 2 超长平稳信号的聚类方法研究 | 第14-21页 |
| 2.1 平稳信号 | 第14页 |
| 2.2 超长平稳信号聚类方法(理论) | 第14-20页 |
| 2.2.1 频谱分析基本原理[12] | 第14-16页 |
| 2.2.2 等长度信号从高维到低维空间的变换 | 第16-18页 |
| 2.2.3 不等长度信号从高维到低维空间的变换 | 第18页 |
| 2.2.4 广义距离与聚类 | 第18-20页 |
| 2.3 新聚类方法的优点 | 第20-21页 |
| 3 超长平稳信号聚类方法在海洋潮型分类中的应用 | 第21-33页 |
| 3.1 数据的选取 | 第21-22页 |
| 3.2 等长度海洋信号的聚类过程 | 第22-25页 |
| 3.3 不等长度海洋信号的聚类过程 | 第25-29页 |
| 3.4 聚类结果分析及检验 | 第29-33页 |
| 4 超长非平稳信号聚类方法 | 第33-43页 |
| 4.1 完全消除边界效应的四中点分解法 | 第33-36页 |
| 4.1.1 Directly-Mean EMD 方法[20] | 第33-35页 |
| 4.1.2 消除边界效应的四中点估计方法[21] | 第35-36页 |
| 4.2 经验模态函数的稳健分解方法 | 第36-42页 |
| 4.2.1 本征模态函数的稳健分解方法介绍 | 第37-38页 |
| 4.2.2 经验模态函数的稳健分解方法的应用 | 第38-42页 |
| 4.3 超长非平稳信号聚类方法 | 第42-43页 |
| 5 结论 | 第43-44页 |
| 6 相关程序 | 第44-69页 |
| 6.1 181 道有效长度为 8784 的验潮站的聚类分析 | 第44-48页 |
| 6.2 324 道有效长度不等的验潮站的聚类分析 | 第48-54页 |
| 6.3 非平稳信号的稳健分解方法以及四中点方法的 EMD 过程 | 第54-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 个人简历 | 第72页 |
| 发表的学术论文 | 第72-73页 |
