时空三极环境大数据方法库-时空三极环境大数据平台

Welcome

通过增量集成和自主研发，构建大数据质量控制、自动建模与分析、数据挖掘及交互式可视化的方法库，形成高可靠性、高可扩展性、高效性和高容错性的工具库，实现三极环境多源异构、多粒度、多时相、长时间序列大数据的协同分析方法的集成和共享，以及高效和在线的大数据分析处理。

机器学习

深度学习

数据同化

参数估计

盲源分解

单通道盲源分解多通道盲源分解

时间序列分析

确定性变化分析随机性变化分析

高级地统计

后处理

多模型后处理方法单模型后处理方法

因果分析

Meta分析

Meta Analysis元分析

集合经验模态分解

改进的经验模态分解方法，较EMD可消除模态混叠现象

156 2022-06-15 查看详情
经验小波变换

经验小波变换原理是将信号的 Fourier 谱划分成连续的区间，然后在每个区间上构造小波滤波器组进行滤波，最后通过信号重构得到一组调幅调频分量。该方法能够用具有紧支撑特性的小波滤波器组识别信号 Fourier 谱中特征信息所在的位置，自适应地提取到信号的不同频率成分。

156 2022-06-15 查看详情
自适应噪声的集合经验模态分解

改进的经验模态分解方法，较EMD和EEMD可进一步消除模态混叠现象。

166 2022-06-15 查看详情
变分模态分解

变分模态分解，通过求解频域变分优化问题估计各个信号分量。假定所有分量都是集中在各自中心频率附近的窄带信号，因此 VMD 根据分量窄带条件建立约束优化问题，从而估计信号分量的中心频率以及重构相应分量。

160 2022-06-15 查看详情
经验模态分解

经验模态分解处理时间序列非平稳信号，依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无须预先设定任何基函数

144 2022-06-15 查看详情

Welcome