[发明专利]一种基于LS谱和小波谱的主导重力波识别方法

权利要求书

1.一种基于LS谱和小波谱的主导重力波识别方法，其特征在于：

步骤一：在时域或空间域上明确待识别重力波的频谱范围；

步骤二：根据所述频谱范围选取一组适合长度的测量数据；所述测量数据为可表征大气重力波的数据，所述测量数据包括温度、密度、压强、风场、辐射中的一个或多个；所述适合长度为所述测量数据在时间域或空间域上的长度至少包含两个选定频谱最大周期或波长的数据；

步骤三：对所述测量数据计算LS谱，根据LS谱的显著度和频谱范围选取一系列备选重力波W1；如无备选重力波W1，则判定该组数据无重力波；

步骤四：对测量数据计算小波谱，对时域或空间域上中心附近的小波谱求平均，根据小波谱显著度选取一系列备选重力波W2；如无备选重力波W2，则判定该组数据无重力波；

步骤五：将备选重力波W1与备选重力波W2进行匹配，选出最为匹配的一组重力波，判定该组重力波为该组数据中的主导重力波；如无匹配W1与W2，则判定改组数据无主导重力波。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该测量数据可以为时域或者空间域的等间隔数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，若测量数据为不等间隔数据，则将所述测量数据插值为等间隔数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，小波谱可以Morlet小波函数、Meyer小波函数或其它可以对波动进行分析提取的小波函数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于LS谱，备选重力波为频谱关注频谱范围内所有大于显著度的极大值；对于小波谱，备选重力波为中心区域平均后的小波谱在关注频谱范围内所有大于小波谱显著度的极大值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在频谱差异和相对幅度中使用任意权重的任意方法找出的最匹配的一组重力波。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤五中将备选重力波W1与备选重力波W2进行匹配，包括：

根据得到的W1与W2的频谱差异和相对幅度，分别对W1和W2赋以预定权重，根据预设的匹配策略，选出相对振幅与频谱差异满足匹配策略要求的一对W1和W2。