海洋數(shù)據(jù)處理分析方法

目錄
前言
**章數(shù)據(jù)預(yù)處理及展示方法1
**節(jié)數(shù)據(jù)簡單處理1
一、概述1
二、定標(biāo)2
三、插值3
第二節(jié)數(shù)字濾波基本概念20
第三節(jié)理想濾波器23
一、帶寬26
二、吉布斯現(xiàn)象27
三、著色31
第四節(jié)海洋濾波器設(shè)計31
一、頻率與時域濾波32
二、濾波器的級聯(lián)33
第五節(jié)滑動平均濾波器35
第六節(jié)Godin型濾波器37
第七節(jié)Lanczos窗余弦濾波器39
一、余弦濾波器39
二、Lanczos窗40
三、實用濾波器設(shè)計42
四、漢寧窗43
第八節(jié)巴特沃斯濾波器44
一、高通和帶通濾波器46
二、數(shù)字表達(dá)式47
三、正弦濾波器48
四、濾波器設(shè)計49
五、濾波器系數(shù)49
第九節(jié)凱澤-貝塞爾濾波器52
第十節(jié)頻域（變換）濾波59
第十一節(jié)數(shù)據(jù)的圖像展示63
一、垂直剖面66
二、垂直截面67
三、平面圖70
四、地圖投影71
五、特征與要素圖74
六、時間序列77
七、直方圖82
八、其他圖形繪制方法83
思考練習(xí)題87
第二章隨機資料處理基本知識91
**節(jié)海洋資料的統(tǒng)計特征91
第二節(jié)隨機過程的基本概念及統(tǒng)計特征93
一、隨機過程的基本概念93
二、隨機過程的統(tǒng)計特征94
第三節(jié)隨機過程的微分和積分計算97
第四節(jié)隨機過程的平穩(wěn)性和遍歷性99
第五節(jié)幾種典型的隨機過程102
一、正態(tài)過程（高斯過程）102
二、維納（Wiener）過程103
三、泊松（Poisson）過程104
四、馬爾科夫（Markov）過程106
第六節(jié)隨機資料的估計方法107
一、譜密度的定義107
二、譜密度的物理意義和性質(zhì)109
三、互譜密度及其性質(zhì)109
思考練習(xí)題110
第三章時間序列數(shù)據(jù)處理方法112
**節(jié)隨機過程的功率譜分析和估計方法112
一、功率譜分析和估計方法簡介112
二、時間序列分析113
三、現(xiàn)代功率譜估計方法113
第二節(jié)**熵譜估計120
一、方法介紹120
二、應(yīng)用舉例122
第三節(jié)交叉譜估計123
一、方法介紹123
二、應(yīng)用舉例125
第四節(jié)短時傅里葉變換126
一、方法介紹126
二、應(yīng)用舉例128
第五節(jié)小波變換130
一、方法介紹130
二、應(yīng)用舉例133
第六節(jié)調(diào)和分析方法134
一、方法介紹134
二、應(yīng)用舉例136
第七節(jié)希爾伯特變換138
一、方法介紹138
二、應(yīng)用舉例142
第八節(jié)經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解143
一、方法介紹144
二、應(yīng)用舉例146
第九節(jié)回歸分析方法147
一、自回歸滑動平均過程147
二、常用的回歸分析方法149
三、應(yīng)用舉例154
第十節(jié)信息流與因果分析方法158
一、理論簡介159
二、顯著性檢驗160
三、驗證161
四、應(yīng)用舉例163
思考練習(xí)題164
第四章空間數(shù)據(jù)的處理方法167
**節(jié)客觀分析167
一、**插值168
二、克里金插值176
第二節(jié)主成分分析181
一、主成分分析的幾何表示181
二、主成分的導(dǎo)出（以兩個變量為例）183
三、標(biāo)準(zhǔn)化的主成分184
四、各主成分貢獻率185
五、多個變量主成分的導(dǎo)出185
六、主成分的主要性質(zhì)186
七、求取主成分的具體步驟188
八、應(yīng)用實例188
第三節(jié)經(jīng)驗正交函數(shù)分解189
一、EOF分解的原理189
二、誤差的估計和計算191
三、顯著性檢驗192
四、空間函數(shù)（特征向量）及時間系數(shù)的解釋192
五、計算步驟192
六、應(yīng)用實例193
第四節(jié)多變量正交函數(shù)分解194
一、MVEOF的時間和空間函數(shù)194
二、MVEOF的計算步驟194
三、實例195
第五節(jié)奇異值分解196
一、基本原理196
二、方差貢獻和累積方差貢獻197
三、三種重要相關(guān)系數(shù)198
四、顯著性檢驗198
五、SVD分析計算步驟198
六、應(yīng)用實例199
第六節(jié)卡爾曼濾波200
一、離散線性卡爾曼濾波原理200
二、濾波器模型的建立201
三、一個簡化的例子202
第七節(jié)混合層深度估計203
一、閾值方法204
二、階梯函數(shù)最小二乘回歸方法204
三、積分深度尺度法206
四、分割融合算法207
五、方法的比較208
第八節(jié)逆方法210
一、逆方法的概述210
二、逆方法的幾何說明212
三、一般線性逆問題模型213
四、逆問題的奇異值分解法214
五、**解的確定215
六、應(yīng)用實例215
思考練習(xí)題218
第五章極值分布和重現(xiàn)期極值的估計220
**節(jié)極值分析中的重現(xiàn)期220
第二節(jié)極值分布曲線及估計方法222
一、耿貝爾分布222
二、韋布爾分布224
第三節(jié)海洋典型要素極值計算實例227
一、風(fēng)速極大值估計227
二、波高多年一遇極大值的估計230
三、多年一遇最高、最低校核水位的計算231
四、多年一遇海流極值的估計232
五、多年一遇最高和最低溫度極值的估計234
思考練習(xí)題235
參考文獻238