[发明专利]一种基于LS谱和小波谱的主导重力波识别方法

摘要

本发明公开了一种基于LS谱和小波谱的主导重力波识别方法。对于给定的时域或空间域的数据，分别使用LS谱和小波谱进行谱分析，在给定的频谱范围内，通过谱分析的显著度选出各自选出备选的重力波，两种结果互相比对，挑出最优结果即为给定数据内的主导重力波。与人工识别方法或者单一的频谱分析阈值相比，可自动运行，计算快速，有效排除干扰，快速识别出数据中一定时空范围内的主导重力波，提高了重力波的识别效率，对大气重力波的参数化描述，以及全球大气气候模式的发展具有重要价值。

主权项

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。