方法(57)摘要本发明公开了一种地下水水位波动与多元因素的多重小波相干性分析方法,该方法根据小波相干性分析所获得的非平稳时间序列在时间‑频率空间上的局部化特征,包括获取地下水位和气候因素后建立时间序列,然后判断时间序列的异常值,进而计算多元因素之间的多重小波功率谱,最后计算多元因素之间的多重小波相干性。
更进一步的,所述步骤(5)利用蒙特卡洛方法计算时间序列95%显著水平下的多重小波相干性,采用红噪声作为背景光谱对小波相干性进行检验。 有益效果:与现有技术相比,本发明显著的效果在于:第一,本发明基于二元、三元小波相干性分析的基础,提出的多元因素下的小波相干性分析可以研究多因素与响应变量之间的复杂的局部化特征,...
摘要 本发明公开了一种地下水水位波动与多元因素的多重小波相干性分析方法,该方法根据小波相干性分析所获得的非平稳时间序列在时间‑频率空间上的局部化特征,包括获取地下水位和气候因素后建立时间序列,然后判断时间序列的异常值,进而计算多元因素之间的多重小波功率谱,最后计算多元因素之间的多重小波相干性。本发明主...
本发明公开了一种地下水水位波动与多元因素的多重小波相干性分析方法,该方法根据小波相干性分析所获得的非平稳时间序列在时间频率空间上的局部化特征,包括获取地下水位和气候因素后建立时间序列,然后判断时间序列的异常值,进而计算多元因素之间的多重小波功率谱,最后计算多元因素之间的多重小波相干性.本发明主要针对多元因...
本发明公开一种基于小波相干性多元神经信号关联性分析方法,所述方法包括:获得两个需要计算相关性的M个通道的神经信号数据X和Y;计算所述神经信号数据X的小波能量WX;计算所述神经信号数据Y的小波能量WY;根据所述小波能量WX和所述小波能量WY计算所述神经信号数据X和所述神经信号数据Y的交叉功率谱和自功率谱根据所述...
本发明公开一种基于小波相干性多元神经信号关联性分析方法,所述方法包括:获得两个需要计算相关性的M个通道的神经信号数据X和Y;计算所述神经信号数据X的小波能量WX;计算所述神经信号数据Y的小波能量WY;根据所述小波能量WX和所述小波能量WY计算所述神经信号数据X和所述神经信号数据Y的交叉功率谱和自功率谱根据所述...