时间序列地小波分析报告及等值线图、小波方差制作
《结合小波分析的非平稳时间序列预测方法研究》
《结合小波分析的非平稳时间序列预测方法研究》篇一一、引言在时间序列分析中，非平稳时间序列的预测是一个重要的研究领域。
传统的预测方法往往基于平稳性假设，然而现实世界中的许多时间序列往往表现出非平稳性特征，如金融市场的价格波动、气候变化等。
因此，研究非平稳时间序列的预测方法具有重要的现实意义。
小波分析作为一种有效的信号处理工具，具有多尺度、多分辨率的特性，在非平稳时间序列分析中得到了广泛应用。
本文旨在研究结合小波分析的非平稳时间序列预测方法，以提高预测的准确性和可靠性。
二、非平稳时间序列的特性和挑战非平稳时间序列指的是时间序列的统计特性随时间发生变化的序列。
由于这种变化性，传统的预测方法往往难以准确捕捉其内在规律。
非平稳时间序列的预测面临的主要挑战包括：1. 模型选择的困难性：针对不同特性的非平稳时间序列，需要选择合适的模型。
2. 预测准确性的要求：在处理具有复杂特性的非平稳时间序列时，如何提高预测的准确性是一个关键问题。
三、小波分析的基本原理及其在非平稳时间序列分析中的应用小波分析是一种基于小波函数的信号处理方法，具有多尺度、多分辨率的特性。
它通过对信号进行逐级分解，将信号分解为不同频率成分的子信号，从而实现对信号的细致分析和处理。
在非平稳时间序列分析中，小波分析可以有效地捕捉时间序列的局部特征和变化趋势，为非平稳时间序列的预测提供有力的工具。
四、结合小波分析的非平稳时间序列预测方法本文提出了一种结合小波分析的非平稳时间序列预测方法，该方法主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理：对原始时间序列进行预处理，包括去噪、归一化等操作。
2. 小波分解：利用小波分析对预处理后的时间序列进行逐级分解，得到不同频率成分的子信号。
3. 特征提取：从分解得到的子信号中提取出有用的特征信息，如趋势、周期性等。
4. 模型构建：根据提取的特征信息构建合适的预测模型。
5. 模型训练和优化：利用历史数据进行模型训练和参数优化。
基于小波的时间序列中异常点的检测的开题报告
基于小波的时间序列中异常点的检测的开题报告一、选题背景时间序列异常点检测是数据分析中的一个重要任务，尤其在金融市场、物联网、工业制造等领域。
时间序列的异常点指的是在时间序列中出现的不合理或不正常的值。
这些异常点可能是由于各种原因引起的，例如数据输入错误、系统异常、环境变化等。
因此，时间序列中的异常点检测是保证数据可靠性和应用效果的关键环节。
基于小波的时间序列异常点检测是一种常见的方法。
小波变换是一种时间域的信号分析方法，具有多分辨率、局部性、不变性、方便滤波等特点。
在时间序列分析中，小波变换可以将时间序列分解为不同的频率子带，便于对不同频段的信号进行分析。
基于小波的时间序列异常点检测方法可以检测出在时域和频域上都不正常的值，具有很高的精度和准确性。
二、研究内容和目的本文旨在研究基于小波的时间序列异常点检测方法，并将其应用于实际数据中进行验证。
具体研究内容包括：1. 时间序列的小波变换及其特点分析。
2. 常见的时间序列异常点检测方法及其优缺点分析。
3. 基于小波的时间序列异常点检测方法的原理和算法分析。
4. 基于小波的时间序列异常点检测方法在实际数据中的应用和验证。
本文的目的是实现基于小波的时间序列异常点检测方法，并将其应用于实际数据中进行验证，在此基础上总结该方法的优缺点和应用情况，为时间序列异常点检测提供一种新的解决思路。
三、研究方法和步骤本文采用的研究方法主要包括文献综述、理论分析和实验验证。
主要步骤如下：1. 收集和阅读相关文献，对时间序列、小波变换和异常点检测方法等进行深入了解。
2. 分析小波变换在时间序列异常点检测中的应用，总结其优缺点，提出改进方案和优化策略。
3. 在MATLAB等数学软件平台上，实现基于小波的时间序列异常点检测算法，并引入常见的时间序列数据集进行实验验证。
4. 分析实验结果，总结该方法的优缺点和应用情况，提出改进和完善方案。
四、预期结果和意义本文预期结果是实现基于小波的时间序列异常点检测算法，对该方法在实际数据中的应用和验证，总结该方法的优缺点和应用情况，为时间序列异常点检测提供一种新的解决思路。
时间序列的小波分析及等值线图小波方差制作
时间序列得小波分析时间序列(Ｔime Ｓｅｒｉeｓ)就是地学研究中经常遇到得问题。
在时间序列研究中,时域与频域就是常用得两种基本形式。
其中,时域分析具有时间定位能力,但无法得到关于时间序列变化得更多信息;频域分析(如Fourier变换)虽具有准确得频率定位功能,但仅适合平稳时间序列分析、然而,地学中许多现象(如河川径流、地震波、暴雨、洪水等)随时间得变化往往受到多种因素得综合影响,大都属于非平稳序列,它们不但具有趋势性、周期性等特征,还存在随机性、突变性以及“多时间尺度”结构,具有多层次演变规律。
对于这类非平稳时间序列得研究,通常需要某一频段对应得时间信息,或某一时段得频域信息、显然,时域分析与频域分析对此均无能为力。
２0世纪８0年代初,由Mｏrleｔ提出得一种具有时－频多分辨功能得小波分析(Wavelet Analysis)为更好得研究时间序列问题提供了可能,它能清晰得揭示出隐藏在时间序列中得多种变化周期,充分反映系统在不同时间尺度中得变化趋势,并能对系统未来发展趋势进行定性估计。
目前,小波分析理论已在信号处理、图像压缩、模式识别、数值分析与大气科学等众多得非线性科学领域内得到了广泛得应。
在时间序列研究中,小波分析主要用于时间序列得消噪与滤波,信息量系数与分形维数得计算,突变点得监测与周期成分得识别以及多时间尺度得分析等。
一、小波分析基本原理1. 小波函数小波分析得基本思想就是用一簇小波函数系来表示或逼近某一信号或函数。
因此,小波函数就是小波分析得关键,它就是指具有震荡性、能够迅速衰减到零得一类函数,即小波函数且满足:(1)式中,为基小波函数,它可通过尺度得伸缩与时间轴上得平移构成一簇函数系:其中, (2)式中,为子小波;ａ为尺度因子,反映小波得周期长度;ｂ为平移因子,反应时间上得平移。
需要说明得就是,选择合适得基小波函数就是进行小波分析得前提。
在实际应用研究中,应针对具体情况选择所需得基小波函数;同一信号或时间序列,若选择不同得基小波函数,所得得结果往往会有所差异,有时甚至差异很大。
时间序列的小波分析
时间序列的小波分析时间序列（Time Series ）是地学研究中经常遇到的问题。
在时间序列研究中，时域和频域是常用的两种基本形式。
其中，时域分析具有时间定位能力，但无法得到关于时间序列变化的更多信息；频域分析（如Fourier 变换）虽具有准确的频率定位功能，但仅适合平稳时间序列分析。
然而，地学中许多现象（如河川径流、地震波、暴雨、洪水等）随时间的变化往往受到多种因素的综合影响，大都属于非平稳序列，它们不但具有趋势性、周期性等特征，还存在随机性、突变性以及“多时间尺度”结构，具有多层次演变规律。
对于这类非平稳时间序列的研究，通常需要某一频段对应的时间信息，或某一时段的频域信息。
显然，时域分析和频域分析对此均无能为力。
20世纪80年代初，由Morlet 提出的一种具有时-频多分辨功能的小波分析（Wavelet Analysis ）为更好的研究时间序列问题提供了可能，它能清晰的揭示出隐藏在时间序列中的多种变化周期，充分反映系统在不同时间尺度中的变化趋势，并能对系统未来发展趋势进行定性估计。
目前，小波分析理论已在信号处理、图像压缩、模式识别、数值分析和大气科学等众多的非线性科学领域内得到了广泛的应。
在时间序列研究中，小波分析主要用于时间序列的消噪和滤波，信息量系数和分形维数的计算，突变点的监测和周期成分的识别以及多时间尺度的分析等。
一、小波分析基本原理1. 小波函数小波分析的基本思想是用一簇小波函数系来表示或逼近某一信号或函数。
因此，小波函数是小波分析的关键，它是指具有震荡性、能够迅速衰减到零的一类函数，即小波函数)R (L )t (2∈ψ且满足：⎰+∞∞-=0dt )t (ψ （1）式中，)t (ψ为基小波函数，它可通过尺度的伸缩和时间轴上的平移构成一簇函数系：)abt (a)t (2/1b ,a -=-ψψ 其中，0a R,b a,≠∈ （2） 式中，)t (b ,a ψ为子小波；a 为尺度因子，反映小波的周期长度；b 为平移因子，反应时间上的平移。
时间序列地小波分析报告及等值线图、小波方差制作
时间序列的小波分析时间序列（Time Series ）是地学研究中经常遇到的问题。
在时间序列研究中，时域和频域是常用的两种基本形式。
其中，时域分析具有时间定位能力，但无法得到关于时间序列变化的更多信息；频域分析（如Fourier 变换）虽具有准确的频率定位功能，但仅适合平稳时间序列分析。
然而，地学中许多现象（如河川径流、地震波、暴雨、洪水等）随时间的变化往往受到多种因素的综合影响，大都属于非平稳序列，它们不但具有趋势性、周期性等特征，还存在随机性、突变性以及“多时间尺度”结构，具有多层次演变规律。
对于这类非平稳时间序列的研究，通常需要某一频段对应的时间信息，或某一时段的频域信息。
显然，时域分析和频域分析对此均无能为力。
20世纪80年代初，由Morlet 提出的一种具有时-频多分辨功能的小波分析（Wavelet Analysis ）为更好的研究时间序列问题提供了可能，它能清晰的揭示出隐藏在时间序列中的多种变化周期，充分反映系统在不同时间尺度中的变化趋势，并能对系统未来发展趋势进行定性估计。
目前，小波分析理论已在信号处理、图像压缩、模式识别、数值分析和大气科学等众多的非线性科学领域内得到了广泛的应。
在时间序列研究中，小波分析主要用于时间序列的消噪和滤波，信息量系数和分形维数的计算，突变点的监测和周期成分的识别以及多时间尺度的分析等。
一、小波分析基本原理1. 小波函数小波分析的基本思想是用一簇小波函数系来表示或逼近某一信号或函数。
因此，小波函数是小波分析的关键，它是指具有震荡性、能够迅速衰减到零的一类函数，即小波函数)R (L )t (2∈ψ且满足：⎰+∞∞-=0dt )t (ψ （1）式中，)t (ψ为基小波函数，它可通过尺度的伸缩和时间轴上的平移构成一簇函数系：)abt (a)t (2/1b ,a -=-ψψ 其中，0a R,b a,≠∈（2） 式中，)t (b ,a ψ为子小波；a 为尺度因子，反映小波的周期长度；b 为平移因子，反应时间上的平移。
小波分析-经典解读
时间序列-小波分析时间序列（Time Series ）是地学研究中经常遇到的问题。
在时间序列研究中，时域和频域是常用的两种基本形式。
其中，时域分析具有时间定位能力，但无法得到关于时间序列变化的更多信息；频域分析（如Fourier 变换）虽具有准确的频率定位功能，但仅适合平稳时间序列分析。
然而，地学中许多现象（如河川径流、地震波、暴雨、洪水等）随时间的变化往往受到多种因素的综合影响，大都属于非平稳序列，它们不但具有趋势性、周期性等特征，还存在随机性、突变性以及“多时间尺度”结构，具有多层次演变规律。
对于这类非平稳时间序列的研究，通常需要某一频段对应的时间信息，或某一时段的频域信息。
显然，时域分析和频域分析对此均无能为力。
20世纪80年代初，由Morlet 提出的一种具有时-频多分辨功能的小波分析（Wavelet Analysis ）为更好的研究时间序列问题提供了可能，它能清晰的揭示出隐藏在时间序列中的多种变化周期，充分反映系统在不同时间尺度中的变化趋势，并能对系统未来发展趋势进行定性估计。
目前，小波分析理论已在信号处理、图像压缩、模式识别、数值分析和大气科学等众多的非线性科学领域内得到了广泛的应。
在时间序列研究中，小波分析主要用于时间序列的消噪和滤波，信息量系数和分形维数的计算，突变点的监测和周期成分的识别以及多时间尺度的分析等。
一、小波分析基本原理1. 小波函数小波分析的基本思想是用一簇小波函数系来表示或逼近某一信号或函数。
因此，小波函数是小波分析的关键，它是指具有震荡性、能够迅速衰减到零的一类函数，即小波函数)R (L )t (2∈ψ且满足：⎰+∞∞-=0dt )t (ψ （1）式中，)t (ψ为基小波函数，它可通过尺度的伸缩和时间轴上的平移构成一簇函数系：)abt (a)t (2/1b ,a -=-ψψ 其中，0a R,b a,≠∈ （2） 式中，)t (b ,a ψ为子小波；a 为尺度因子，反映小波的周期长度；b 为平移因子，反应时间上的平移。
(完整word版)时间序列的小波分析及等值线图、小波方差制作
时间序列的小波分析时间序列（Time Series ）是地学研究中经常遇到的问题。
在时间序列研究中，时域和频域是常用的两种基本形式。
其中，时域分析具有时间定位能力，但无法得到关于时间序列变化的更多信息；频域分析（如Fourier 变换）虽具有准确的频率定位功能，但仅适合平稳时间序列分析。
然而，地学中许多现象（如河川径流、地震波、暴雨、洪水等）随时间的变化往往受到多种因素的综合影响，大都属于非平稳序列，它们不但具有趋势性、周期性等特征，还存在随机性、突变性以及“多时间尺度”结构，具有多层次演变规律。
对于这类非平稳时间序列的研究，通常需要某一频段对应的时间信息，或某一时段的频域信息。
显然，时域分析和频域分析对此均无能为力。
20世纪80年代初，由Morlet 提出的一种具有时-频多分辨功能的小波分析（Wavelet Analysis ）为更好的研究时间序列问题提供了可能，它能清晰的揭示出隐藏在时间序列中的多种变化周期，充分反映系统在不同时间尺度中的变化趋势，并能对系统未来发展趋势进行定性估计。
目前，小波分析理论已在信号处理、图像压缩、模式识别、数值分析和大气科学等众多的非线性科学领域内得到了广泛的应。
在时间序列研究中，小波分析主要用于时间序列的消噪和滤波，信息量系数和分形维数的计算，突变点的监测和周期成分的识别以及多时间尺度的分析等。
一、小波分析基本原理1. 小波函数小波分析的基本思想是用一簇小波函数系来表示或逼近某一信号或函数。
因此，小波函数是小波分析的关键，它是指具有震荡性、能够迅速衰减到零的一类函数，即小波函数)R (L )t (2∈ψ且满足：⎰+∞∞-=0dt )t (ψ （1）式中，)t (ψ为基小波函数，它可通过尺度的伸缩和时间轴上的平移构成一簇函数系：)abt (a)t (2/1b ,a -=-ψψ 其中，0a R,b a,≠∈ （2）式中，)t (b ,a ψ为子小波；a 为尺度因子，反映小波的周期长度；b 为平移因子，反应时间上的平移。
《结合小波分析的非平稳时间序列预测方法研究》范文
《结合小波分析的非平稳时间序列预测方法研究》篇一一、引言非平稳时间序列预测在许多领域具有广泛的应用，如金融市场的股票价格预测、气象学的气候变化预测等。
传统的预测方法往往基于平稳性假设，但在实际中，非平稳时间序列的预测往往面临诸多挑战。
近年来，小波分析作为一种有效的信号处理工具，被广泛应用于非平稳时间序列的分析与预测。
本文旨在研究结合小波分析的非平稳时间序列预测方法，以期提高预测的准确性和稳定性。
二、小波分析概述小波分析是一种基于小波变换的信号处理方法，它通过将信号分解为不同频率的小波分量，从而实现对信号的时频分析。
小波分析具有多分辨率分析的特点，能够在不同尺度上对信号进行细致的分析和预测。
在非平稳时间序列的预测中，小波分析可以有效地提取时间序列中的局部特征和趋势信息，为预测提供有力的支持。
三、非平稳时间序列的特点与挑战非平稳时间序列是指其统计特性随时间发生变化的序列。
与平稳时间序列相比，非平稳时间序列的预测更具挑战性。
由于缺乏固定的统计特性，非平稳时间序列的预测需要更多地考虑时间变化的影响。
此外，非平稳时间序列还可能受到多种因素的影响，如外部事件、季节性变化等，这进一步增加了预测的难度。
四、结合小波分析的预测方法针对非平稳时间序列的预测问题，本文提出了一种结合小波分析的预测方法。
该方法首先通过小波变换将时间序列分解为不同频率的小波分量，然后对每个小波分量进行独立的预测处理。
具体步骤如下：1. 数据预处理：对原始时间序列进行预处理，包括去噪、归一化等操作，以提高预测的准确性。
2. 小波变换：利用小波变换将时间序列分解为不同频率的小波分量。
根据时间序列的特点选择合适的小波基函数和分解层数。
3. 独立预测：对每个小波分量进行独立的预测处理。
可以采用传统的预测方法（如线性回归、支持向量机等）或基于深度学习的预测方法（如循环神经网络、长短期记忆网络等）。
4. 反变换与重构：将每个小波分量的预测结果进行反变换和重构，得到最终的预测结果。
时间序列的小波分析及等值线图、小波方差制作
时间序列的小波分解之阳早格格创做时间序列（Time Series）是天教钻研中时常逢到的问题.正在时间序列钻研中，时域战频域是时常使用的二种基础形式.其中，时域分解具备时间定位本收，但是无法得到关于时间序列变更的更多疑息；频域分解（如Fourier变更）虽具备准确的频次定位功能，但是仅符合稳固时间序列分解.然而，天教中许多局里（如河川径流、天震波、暴雨、洪流等）随时间的变更往往受到多种果素的概括效率，多数属于非稳固序列，它们没有单具备趋势性、周期性等特性，还存留随机性、突变性以及“多时间尺度”结构，具备多条理演变顺序.对付于那类非稳固时间序列的钻研，常常需要某一频段对付应的时间疑息，或者某一时段的频域疑息.隐然，时域分解战频域分解对付此均无计可施.20世纪80年代初，由Morlet提出的一种具备时-频多辨别功能的小波分解（Wavelet Analysis）为更佳的钻研时间序列问题提供了大概，它能浑晰的掀穿出隐躲正在时间序列中的多种变更周期，充分反映系统正在分歧时间尺度中的变更趋势，并能对付系统已去死少趋势举止定性预计.暂时，小波分解表里已正在旗号处理、图像压缩、模式辨别、数值分解战大气科教等稠稀的非线性科教范围内得到了广大的应.正在时间序列钻研中，小波分解主要用于时间序列的消噪战滤波，疑息量系数战分形维数的预计，突变面的监测战周期身分的辨别以及多时间尺度的分解等.一、小波分解基根源基本理1. 小波函数小波分解的基础思维是用一簇小波函数系去表示或者迫近某一旗号或者函数.果此，小波函数是小波分解的关键，它是指具备震荡性、不妨赶快衰减到整的一类函数，即小波函数)R (L )t (2∈ψ且谦脚：⎰+∞∞-=0dt )t (ψ（1）式中，)t (ψ为基小波函数，它可通过尺度的伸缩战时间轴上的仄移形成一簇函数系：)abt (a)t (2/1b ,a -=-ψψ其中，0a R,b a,≠∈（2） 式中，)t (b ,a ψ为子小波；a 为尺度果子，反映小波的周期少度；b 为仄移果子，反当令间上的仄移.需要证明的是，采用符合的基小波函数是举止小波分解的前提.正在本量应用钻研中，应针对付简直情况采用所需的基小波函数；共一旗号或者时间序列，若采用分歧的基小波函数，所得的截止往往会有所好别，偶尔以至好别很大.暂时，主假如通过对付比分歧小波分解处理旗号时所得的截止与表里截止的缺面去判决基小波函数的佳坏，并由此选定该类钻研所需的基小波函数. 2. 小波变更假如)t (b ,a ψ由（2）式给出的子小波，对付于给定的能量有限旗号)R (L )t (f 2∈，其连绝小波变更（Continue Wavelet Transform ，简写为CWT ）为：dt )abt (f (t)a)b ,a (W R2/1-f ⎰-=ψ （3） 式中，)b ,a (W f 为小波变更系数；f(t)为一个旗号或者仄圆可积函数；a 为伸缩尺度；b 仄移参数；)ab x (-ψ为)ab x (-ψ的复共轭函数.天教中瞅测到的时间序列数据大多是失集的，设函数)t k (f ∆，（k=1,2,…,N;t ∆为与样隔断），则式（3）的失集小波变更形式为：)ab-t k (t)f(k t a)b ,a (W N1k 2/1-f ∆∆∆=∑=ψ （4） 由式（3）或者（4）可知小波分解的基根源基本理，即通过减少或者减小伸缩尺度a 去得到旗号的矮频或者下频疑息，而后分解旗号的概貌或者细节，真止对付旗号分歧时间尺度战空间局部特性的分解.本量钻研中，最主要的便是要由小波变更圆程得到小波系数，而后通过那些系数去分解时间序列的时频变更特性. 3. 小波圆好将小波系数的仄圆值正在b 域上积分，便可得到小波圆好，即db )b a,(W )a (Var 2f ⎰∞∞-= (5)小波圆好随尺度a 的变更历程，称为小波圆好图.由式(5)可知，它能反映旗号动摇的能量随尺度a 的分集.果此，小波圆好图可用去决定旗号中分歧种尺度扰动的相对付强度战存留的主要时间尺度，即主周期.二、小波分解真例-时间序列的多时间尺度分解(Multi-time scale analysis) 例题河川径流是天理火文教钻研中的一个要害变量，而多时间尺度是径流演化历程中存留的要害特性.所谓径流时间序列的多时间尺度是指：河川径流正在演化历程中，本去没有存留真真意思上的变更周期，而是其变更周期随着钻研尺度的分歧而爆收相映的变更，那种变更普遍表示为小时间尺度的变更周期往往嵌套正在大尺度的变更周期之中.也便是道，径流变更正在时间域中存留多条理的时间尺度结媾战局部变更特性.表1给出了某流域某火文瞅测站1966-2004年的真测径流数据.试使用小波分解表里，借帮Matlab R2012a、suffer 12.0战其余相关硬件（Excel、记事本等），完毕下述任务：（1）预计小波系数；（2）画造小波系数图（真部、模战模圆）、小波圆好图战主周期变更趋势图，并分别证明各图正在分解径流多时间尺度变更特性中的效率.表1 某流域某火文瞅测站1966-2004年真测径流数据（×108m3）年份径流量年份径流量年份径流量年份径流量年份径流量19661974198219901998 19671975198319911999 19681976198419922000 19691977198519932001 19701978198619942002 19711979198719952003 19721980198819962004 1973198119891997分解1. 采用符合的基小波函数是前提正在使用小波分解表里办理本量问题时，采用符合的基小波函数是前提.惟有采用了符合简直问题的基小波函数，才搞得到较为理念的截止.暂时，可采用的小波函数很多，如Mexican hat小波、Haar小波、Morlet小波战Meyer小波等.正在本例中，咱们采用Morlet连绝复小波变更去分解径流时间序列的多时间尺度特性.本果如下：1.1径流演变历程中包罗“多时间尺度”变更特性且那种变更是连绝的，所以应采与连绝小波变更去举止此项分解.1.2真小波变更只可给出时间序列变更的振幅战正背，而复小波变更可共时给出时间序列变更的位相战振幅二圆里的疑息，有好处对付问题的进一步分解.1.3 复小波函数的真部战真部位出进为π/2，不妨与消用真小波变更系数动做判据而爆收的真假振荡，使分解截止更为准确.2. 画造小波系数图、小波圆好图战主周期变更趋势图是关键当采用佳符合的基小波函数后，下一步的关键便是怎么样通过小波变更赢得小波系数，而后利用相关硬件画造小波系数图、小波圆好图战主周期变更趋势图，从而根据上述三种图形的变更辨别径流时间序列中存留的多时间尺度.简直步调1. 数据要收的转移2. 鸿沟效力的与消或者减小3. 预计小波系数4. 预计复小波系数的真部、模、模圆、圆好5. 画造小波系数真部、模、模圆等值线图6. 画造小波圆好图7. 画造主周期趋势图底下，咱们以上题为例，分离硬件Matlab R2012a、suffer 12.0、Excel、记事本等，仔细证明小波系数的预计战各图形的画造历程，并分别证明各图正在分解径流多时间尺度变更特性中的效率.1. 数据要收的转移战死存将存搁正在Excel表格里的径流数据（以时间为序排为一列）转移为Matlab R2012a识别的数据要收（.mat）并存盘.简直支配为：正在Matlab R2012a界里下，单打“F ile-Import Data”，出现文献采用对付话框“Import”后，找到需要转移的数据文献（本例的文献名为runoff.xls），单打“挨启”.等数据转移完毕后，单打“Finish”，出现图1隐现界里；而后单打图1中的Runoff，弹出“Array Editor: runoff”对付话框，采用File文献夹下的“Save Workspace As”单打，出现图2所示的“Save to MAT-File:”窗心，采用存搁路径并挖写文献名（runoff.mat），单打“死存”并关关“Save to MAT-File”窗心.图1 数据要收的转移图2数据的死存2. 鸿沟效力的与消或者减小果为本例中的真测径流数据为有限时间数据序列，正在时间序列的二端大概会爆收“鸿沟效用”.为与消或者减小序列启初面战中断面附近的鸿沟效力，须对付其二端数据举止蔓延.正在举止完小波变更后，去掉二端蔓延数据的小变更系数，死存本数据序列时段内的小波系数.本例中，咱们利用Matlab R2012a小波工具箱中的旗号蔓延（Signal Extension）功能，对付径流数据二端举止对付称性蔓延.简直要收为：正在Matlab R2012a界里的“Command Window”中输进小波工具箱调用下令“Wavemenu”，按Enter键弹“Wavelet Toolbox Main Menu”（小波工具箱主菜单）界里（图３）；而后单打“Signal Extension”，挨启Signal Extension / Truncation窗心，单打“File”菜单下的“Load Signal”，采用runoff.mat文献单打“挨启”，出现图4旗号蔓延界里.Matlab R2012a的Extension Mode菜单下包罗了6种基础的蔓延办法（Symmetric、Periodic、Zero Padding、Continuous、Smooth and For SWT）战Direction to extend菜单下的3种蔓延模式（Both、Left and Right），正在那里咱们采用对付称性二端蔓延举止预计.数据蔓延的简直支配历程是：Desired Length不妨任性选，只消比本初旗号少度大，提议正在本初旗号的前提上加20（那样安排对付称天蔓延10个数据），那里采用默认的64；Dircetion to extend下采用“Both”；Extension Mode 下采用“Symmetric”；单打“Extend”按钮举止对付称性二端蔓延预计，而后单打“File”菜单下的“Save Tranformed Signal”，将蔓延后的数据截止存为erunoff.mat文献.从erunoff文献可知，系统自动将本时间序列数据背前对付称蔓延12个单位，背后蔓延13个单位.3. 预计小波系数采用Matlab R2012a 小波工具箱中的Morlet 复小波函数对付蔓延后的径流数据序列（erunoff.mat ）举止小波变更，预计小波系数并存盘.小波工具箱主菜单界里睹图3，单打“Wavelet 1-D”下的子菜单“ComplexContinuousWavelet1-D”，挨启一维复连绝小波界里，单打“File”菜单下的“Load Signal”按钮，载进径流时间序列erunoff.mat （图5）.图5的左侧为旗号隐现天区，左侧天区给出了旗号序列战复小波变更的有关疑息战参数，主要包罗数据少度（Data Size ）、小波函数典型（Wavelet ：cgau 、shan 、fbsp 战cmor ）、与样周期（Sampling Period ）、周期树立（Scale Setting ）战运止按钮（Analyze ），以及隐现天区的相关隐现树立按钮.本例中，咱们采用cmor (1-1.5)、与样周期为1、最大尺度为32，单打“Analyze”图3小波工具箱主菜单图4 径流时间序列的蔓延图5 小波变更菜单界里运止按钮，预计小波系数.而后单打“File”菜单下的“Save Coefficients”，死存小波系数为cerunoff.mat文献.4. 预计Morlet复小波系数的真部、模、模圆、圆好正在Matlab R2012a界里下的Workspace中将cerunoff.mat文献导进，睹图6.图6 小波系数导进到Matlab而后单打“coefs”挨启，删掉掉蔓延数据的小波变更系数（本例中去掉前12列战后13列），死存.接下去启初预计Morlet复小波系数的真部、模、模圆、圆好，简直支配为：正在“Command Windows”中间接输进函数“shibu=real(coefs);”，面打“回车”键，预计真部；输进函数“mo=abs(coefs);”，面打“回车”键，预计模；输进函数“mofang=(mo).^2;”，面打“回车”键，预计模圆；输进函数“fangcha=sum(abs(coefs).^2,2);”，面打“回车”键，预计圆好.睹图7.图7预计出的真部、模、模圆、圆好成果注意：上头波及到的数据死存，其要收均为.mat.5.画造小波系数真部、模、模圆等值线图真部、模、模圆等值线图的画造要收一般，那里仅以真部等值线图为例.最先，将小波系数真部数据复造到Excel中依照图8要收排列，其中列A为时间，列B为尺度，列C为分歧时间战尺度下所对付应的小波系数真部值.其次，将图9数据转移成Suffer 12.0识别的数据要收.简直支配为：正在Surfer 12.0界里下，单打“网格”菜单下的“数据”按钮，正在“挨启”窗心采用要挨启的文献（小波系数真部.xls），单打“挨启”后弹出“网格化数据”对付话框（图10）.它给出了多种分歧的网格化要收、文献输出路径及网格线索几许教等疑息.那里咱们采用“克里格“网格要收”，单打“决定”，完毕数据要收的转移.图8 小波系数真部数据要收图10 小波系数真部数据要收转移末尾，画造小波系数真部等值线图.正在Surfer 12.0界里下，单打“天图”菜单下的“等值线图-新建等值线图”按钮，弹出“挨启网格”窗心后，采用“小波系数真部.grd”文献，单打“挨启”，完毕等值线图的画造并死存（图11）.5.2 小波系数真部等值线图正在多时间尺度分解中的效率小波系数真部等值线图能反映径流序列分歧时间尺度的周期变更及其正在时间域中的分集，从而能推断正在分歧时间尺度上，径流的已去变更趋势.为能比较收会的证明小波系数真部等值线图正在径流多时间尺度分解中的效率，咱们利用Surfer 12.0对付其进一步处理战建饰，得到图12隐现的小波系数真部等值线图.其中，横坐标为时间（年份），纵坐标为时间尺度，图中的等值直线为小波系数真部值.当小波系数真部值为正时，代表径流歉火期，正在图中咱们用真线画出，“H”表示正值核心；为背时，表示径流枯火期，用真线画出，“L”表示背值核心.由图12不妨收会的瞅到径流演化历程中存留的多时间尺度特性.总的去道，正在流域径流演变历程中存留着18~32年，8~17年以及3~7年的3类尺度的周期变更顺序.其中，正在18~32年尺度上出现了枯-歉接替的准二次震荡；正在8~17年时间尺度上存留准5次震荡.共时，还不妨瞅出以上二个尺度的周期变更正在所有分解时段表示的非常宁静，具备齐域性；而3~10年尺度的周期变更，正在1980s 以去表示的图12 小系数真部等值线图较为宁静.参照5.1，画造小波系数模战模圆等值线图（图13、14）.图13 小波系数模等值线图图14 小波系数模圆等值线图Morlet小波系数的模值是分歧时间尺度变更周期所对付应的能量稀度正在时间域中分集的反映，系数模值愈大，标明其所对付当令段或者尺度的周期性便愈强.从图13不妨瞅出，正在流域径流演化历程中，18~32年时间尺度模值最大，证明该时间尺度周期变更最明隐，18~22年时间尺度的周期变更次之，其余时间尺度的周期性变更较小；小波系数的模圆相称于小波能量谱，它不妨分解出分歧周期的震荡能量.由图14知，25~32年时间尺度的能量最强、周期最隐著，但是它的周期变更具备局部性（1980s前）；10~15年时间尺度能量虽然较强，但是周期分集比较明隐，险些吞噬所有钻研时域(1974~2004年).6. 画造小波圆好图正在图7的“fangcha”上左打，采用“Graph”，正在下推菜单中采用“plot”，即出小波圆好图，睹图15，正在Matlab中可继承好化.也可单打“fangcha”，将数据复造到其余硬件（如Excel）中，以小波圆好为纵坐标，时间尺度a为横坐标，画造小波圆好，如图16.(d)02040608010012014005101520253035时间尺度/a小波方差图15 Matlab 画造的小波圆好图图16 小波圆好图小波圆好图能反映径流时间序列的动摇能量随尺度a 的分集情况.可用去决定径流演化历程中存留的主周期.流域径流的小波圆好图中（图15）存留4个较为明隐的峰值，它们依次对付应着28年、14年、8年战4年的时间尺度.其中，最大峰值对付应着28年的时间尺度，证明28年安排的周期震荡最强，为流域年径流变更的第一主周期；14年时间尺度对付应着第二峰值，为径流变更的第二主周期，第三、第三峰值分别对付应着8年战4年的时间尺度，它们依次为流域径流的第三战第四主周期.那证明上述4个周期的动摇统造着流域径流正在所偶尔间域内的变更特性.根据小波圆好考验的截止，咱们画造出了统造流域径流演变的第一战第二主周期小波系数图（图17）.从主周期趋势图中咱们不妨分解出正在分歧的时间尺度下，流域径流存留的仄衡周期及歉-枯变更特性.图16a 隐现，正在14年特性时间尺度上，流域径流变更的仄衡周期为9.5年安排，约莫经历了4个歉-枯变更期；而正在28年特性时间尺度上（图16b ），流域的仄衡变更周期为20年安排，约莫2个周期的歉-枯变更.图17大沽夹河流域年径流变更的13年战28年特性时间尺度小波真部历程线参照文献王文圣，丁晶，李耀浑. 2005. 火文小波分解[M]. 北京：化教工业出版社曹素华等. 1998. 真用医教多果素统计要收[M]. 上海：上海医科大教出版社圆启泰. 1989. 真用多元统计分解[M]. 上海：华东师范大教出版社何浑波，苏炳华，钱卑. 2002. 医教统计教及其硬件包[M]. 上海：上海科教技能文献出版社胡秉民. 1987. 微电脑正在农业科教中的应用[M]. 北京：科教出版社孙尚拱. 1990.. 真用多元变量统计要收与预计步调[M]. 北京：北京医科大教、华夏协战医科大教共同出版社唐守正. 1986. 多元统计分解要收[M].北京：华夏林业出版社王教仁. 1982. 天面数据的多变量统计分解. 北京：科教出版社缓振邦，金淳浩，娄元仁. 1986. 2χ距离系数战2ϕ距离系数尺度正在散类分解中的应用[M]. 赵旭东等主编，华夏数教天量（1）. 北京：天量出版社於崇文. 1978. 数教天量的要收与应用[M]. 北京：冶金工业出版社Anderson T. W. 1967. Introduction to multivariate statistical analysis, 2nd[M]. New York: WileyGauch H. G. J. 1982. Multivariate analysis in community ecology[M]. Britain: CambridgeUniversity PressHorel A. E. ,Wennard. R. W. and Baldwin K. F. 1975. regression: some simulations. Communications in Statistics[J], 4: 105~123训练试使用小波分解表里，分解某市年仄衡落火历程中存留的多时间尺度变更特性.表2 某市1957-2004年真测年均落火量（mm）年份落火量年份落火量年份落火量年份落火量195719691981199319581970198219941959197119831995196019721984199619611973198519971962197419861998196319751987199919641976198820001965197719892001196619781990200219671979199120031968198019922004。
小波分析-经典
时间序列-小波分析时间序列（Time Series ）是地学研究中经常遇到的问题。
在时间序列研究中，时域和频域是常用的两种基本形式。
其中，时域分析具有时间定位能力，但无法得到关于时间序列变化的更多信息；频域分析（如Fourier 变换）虽具有准确的频率定位功能，但仅适合平稳时间序列分析。
然而，地学中许多现象（如河川径流、地震波、暴雨、洪水等）随时间的变化往往受到多种因素的综合影响，大都属于非平稳序列，它们不但具有趋势性、周期性等特征，还存在随机性、突变性以及“多时间尺度”结构，具有多层次演变规律。
对于这类非平稳时间序列的研究，通常需要某一频段对应的时间信息，或某一时段的频域信息。
显然，时域分析和频域分析对此均无能为力。
20世纪80年代初，由Morlet 提出的一种具有时-频多分辨功能的小波分析（Wavelet Analysis ）为更好的研究时间序列问题提供了可能，它能清晰的揭示出隐藏在时间序列中的多种变化周期，充分反映系统在不同时间尺度中的变化趋势，并能对系统未来发展趋势进行定性估计。
目前，小波分析理论已在信号处理、图像压缩、模式识别、数值分析和大气科学等众多的非线性科学领域内得到了广泛的应。
在时间序列研究中，小波分析主要用于时间序列的消噪和滤波，信息量系数和分形维数的计算，突变点的监测和周期成分的识别以及多时间尺度的分析等。
一、小波分析基本原理1. 小波函数小波分析的基本思想是用一簇小波函数系来表示或逼近某一信号或函数。
因此，小波函数是小波分析的关键，它是指具有震荡性、能够迅速衰减到零的一类函数，即小波函数)R (L )t (2∈ψ且满足：⎰+∞∞-=0dt )t (ψ （1）式中，)t (ψ为基小波函数，它可通过尺度的伸缩和时间轴上的平移构成一簇函数系：)abt (a)t (2/1b ,a -=-ψψ 其中，0a R,b a,≠∈ （2） 式中，)t (b ,a ψ为子小波；a 为尺度因子，反映小波的周期长度；b 为平移因子，反应时间上的平移。
小波实验报告
小波实验报告小波实验报告引言小波分析是一种数学工具，可以将信号分解成不同频率的成分。
它在信号处理、图像处理、数据分析等领域有着广泛的应用。
本实验旨在通过对小波变换的实际应用，探索其在信号处理中的效果和优势。
一、实验背景小波分析是一种基于频域的信号分析方法，与传统的傅里叶变换相比，小波分析可以更好地捕捉信号的瞬时特性和局部特征。
它通过将信号与一组基函数进行卷积运算，得到信号在不同尺度和位置上的频谱信息。
二、实验目的1. 了解小波变换的基本原理和概念；2. 掌握小波变换的实现方法和工具；3. 分析小波变换在不同信号处理任务中的应用效果。
三、实验步骤1. 选择适当的小波基函数和尺度参数；2. 将待处理信号进行小波变换；3. 分析小波变换后的频谱信息；4. 根据实际需求，选择合适的尺度和位置，重构信号。
四、实验结果与分析本实验选择了一段音频信号进行小波变换。
首先，选择了Daubechies小波作为基函数，并调整尺度参数。
经过小波变换后，得到了信号在不同频率上的能量分布图。
通过分析能量分布图，可以清晰地观察到信号的频率成分和时域特征。
进一步分析小波变换的结果，可以发现小波变换具有良好的局部化特性。
不同于傅里叶变换将整个信号分解成各个频率的正弦波，小波变换可以将信号分解成不同频率的局部波包。
这种局部化特性使得小波变换在信号分析和处理中更加灵活和精确。
五、实验应用1. 信号去噪小波变换可以将信号分解成不同频率的成分，通过滤除高频噪声成分，实现信号的去噪。
在音频处理和图像处理中，小波去噪已经成为一种常用的方法。
2. 图像压缩小波变换可以将图像分解成不同频率的局部波包，通过保留重要的低频成分，可以实现对图像的压缩。
小波压缩在数字图像处理和视频编码中有着重要的应用。
3. 时频分析小波变换可以提供信号在不同时间和频率上的分布信息，通过时频分析，可以更好地理解信号的时域和频域特性。
在语音识别、心电图分析等领域，时频分析是一种常用的方法。
小波方差制作步骤
小波方差制作步骤小波方差（Wavelet Variance）是一种用于分析时间序列数据的方法，它可以捕捉到序列中的不同频率成分，并衡量这些成分在不同时间尺度上的方差。
下面将介绍小波方差的制作步骤。
步骤一：数据预处理对于给定的时间序列数据，首先需要进行数据预处理。
这包括去噪和平滑处理，以减少数据中的噪声和异常值对分析结果的影响。
常用的方法包括移动平均、中值滤波和小波去噪等。
步骤二：小波变换接下来，将预处理后的数据进行小波变换。
小波变换可以将时间序列数据转换为时频域上的频谱图。
它能够提供数据的局部频率信息，并且具有多尺度分析的能力。
常用的小波变换包括离散小波变换（Discrete Wavelet Transform，DWT）和连续小波变换（Continuous Wavelet Transform，CWT）。
步骤三：选择小波函数和尺度在进行小波变换时，需要选择合适的小波函数和尺度。
小波函数决定了小波变换的基函数，而尺度则决定了小波函数在时间和频率上的分辨能力。
常用的小波函数有Daubechies小波和Haar小波等，而尺度则可以根据需要进行调整。
步骤四：计算小波系数通过小波变换，我们可以得到时间序列数据在各个尺度和频率上的小波系数。
小波系数表示了数据在不同频率和时间尺度上的强度。
我们可以使用小波系数来计算小波方差。
步骤五：计算小波方差小波方差可以通过对小波系数进行平方和求平均得到。
具体而言，对于每个小波系数c，计算其平方c^2，并对所有系数的平方求平均。
这样，就可以得到小波方差。
步骤六：选择阈值为了得到有效的小波方差分析结果，我们需要选择适当的阈值。
阈值用于对小波系数进行筛选，只有大于阈值的系数才被纳入到方差计算中。
一般来说，较高的阈值会产生较低分辨率的方差，而较低的阈值会产生较高分辨率的方差。
步骤七：计算小波方差通过选取合适的阈值，并将阈值以下的小波系数置零，我们可以计算出修正后的小波方差。
修正后的小波方差可以用来描述时间序列数据在不同频率和尺度上的变化情况。
《结合小波分析的非平稳时间序列预测方法研究》范文
《结合小波分析的非平稳时间序列预测方法研究》篇一一、引言随着大数据时代的到来，非平稳时间序列的预测成为了众多领域的研究热点。
传统的预测方法在处理非平稳时间序列时，往往面临着模型精度低、泛化能力差等问题。
小波分析作为一种强大的信号处理工具，能够有效地对非平稳时间序列进行多尺度、多分辨率的分析。
因此，本文旨在研究结合小波分析的非平稳时间序列预测方法，以期提高预测精度和模型的泛化能力。
二、非平稳时间序列及小波分析概述（一）非平稳时间序列非平稳时间序列是指时间序列的统计特性随时间发生变化。
与平稳时间序列相比，非平稳时间序列具有更大的复杂性和不确定性，给预测带来了更大的挑战。
（二）小波分析小波分析是一种基于小波函数的信号处理方法。
它具有多尺度、多分辨率的特性，能够有效地对非平稳信号进行分解和重构。
通过选择合适的小波基函数和分解层数，可以对信号进行时频分析，提取出信号中的有用信息。
三、基于小波分析的非平稳时间序列预测方法（一）数据预处理在应用小波分析之前，需要对原始数据进行预处理。
包括去除异常值、填补缺失值、标准化等操作，以确保数据的准确性和可靠性。
（二）小波变换对预处理后的数据进行小波变换。
选择合适的小波基函数和分解层数，将原始数据分解为多个频率段的子序列。
这样可以提取出数据中的有用信息，同时降低数据的复杂性和不确定性。
（三）特征提取与选择在小波变换的基础上，提取出各个频率段的特征值。
根据实际情况选择合适的特征值作为模型的输入变量。
同时，采用特征选择算法对特征进行筛选，以降低模型的复杂度并提高模型的泛化能力。
（四）建立预测模型根据所选的特征值建立预测模型。
可以采用传统的机器学习方法（如支持向量机、神经网络等）或深度学习方法进行建模。
通过训练和优化模型参数，提高模型的预测精度和泛化能力。
（五）模型评估与优化对建立的预测模型进行评估和优化。
采用合适的评估指标（如均方误差、准确率等）对模型的性能进行评估。
根据评估结果对模型进行优化和调整，以提高模型的预测性能。
小波方差制作步骤
第六章 时间序列的小波分析时间序列（Time Series ）是地学研究中经常遇到的问题。
在时间序列研究中，时域和频域是常用的两种基本形式。
其中，时域分析具有时间定位能力，但无法得到关于时间序列变化的更多信息；频域分析（如Fourier 变换）虽具有准确的频率定位功能，但仅适合平稳时间序列分析。
然而，地学中许多现象（如河川径流、地震波、暴雨、洪水等）随时间的变化往往受到多种因素的综合影响，大都属于非平稳序列，它们不但具有趋势性、周期性等特征，还存在随机性、突变性以及“多时间尺度”结构，具有多层次演变规律。
对于这类非平稳时间序列的研究，通常需要某一频段对应的时间信息，或某一时段的频域信息。
显然，时域分析和频域分析对此均无能为力。
20世纪80年代初，由Morlet 提出的一种具有时-频多分辨功能的小波分析（Wavelet Analysis ）为更好的研究时间序列问题提供了可能，它能清晰的揭示出隐藏在时间序列中的多种变化周期，充分反映系统在不同时间尺度中的变化趋势，并能对系统未来发展趋势进行定性估计。
目前，小波分析理论已在信号处理、图像压缩、模式识别、数值分析和大气科学等众多的非线性科学领域内得到了广泛的应。
在时间序列研究中，小波分析主要用于时间序列的消噪和滤波，信息量系数和分形维数的计算，突变点的监测和周期成分的识别以及多时间尺度的分析等。
一、小波分析基本原理1. 小波函数小波分析的基本思想是用一簇小波函数系来表示或逼近某一信号或函数。
因此，小波函数是小波分析的关键，它是指具有震荡性、能够迅速衰减到零的一类函数，即小波函数)R (L )t (2∈ψ且满足：⎰+∞∞-=0dt )t (ψ （1）式中，)t (ψ为基小波函数，它可通过尺度的伸缩和时间轴上的平移构成一簇函数系：)abt (a)t (2/1b ,a -=-ψψ 其中，0a R,b a,≠∈ （2）式中，)t (b ,a ψ为子小波；a 为尺度因子，反映小波的周期长度；b 为平移因子，反应时间上的平移。
小波分析在GPS时间序列分析中的运用
小波分析在GPS时间序列分析中的运用董伟【摘要】利用“陆态网络”中KKN4站2010 ～2013年时间序列数据,通过小波分析对其周期性质和多尺度进行分解、去噪及重构,并利用重构前后的GPS时间序列的信噪比来对比去噪的有效性.结果表明,小波分析可以较好地分析时域信号的局部特征,将信号分解到不同的尺度上,说明小波分析可以很好地运用于GPS时间序列的分析中.【期刊名称】《水利水电快报》【年(卷),期】2015(036)006【总页数】4页(P34-36,41)【关键词】GPS时间序列;小波分析;数据分析【作者】董伟【作者单位】中铁第四勘察设计院集团有限公司,湖北武汉430063【正文语种】中文【中图分类】P3321 概述GPS已被广泛运用于地壳形变的研究中。
将GPS资料制成时间序列，通过分析GPS的连续观测资料便可以得到测站点与时间及空间的关系，并推估出各种构造，从而获得与地壳形变之间的关联性［1］。
目前常用的GPS时间序列分析方法对不平稳的时间序列的分析无能为力，而小波分析能有效地分析地学现象中不平稳的时间序列。
根据小波的多尺度特点，可以将信号进行分解和重构，对每一层进行处理，从而获得所需要的部分。
本文在小波分析的基础上对GPS时间序列进行了去除观测噪声的研究。
2 基本理论小波分析的基础是进行小波变换，而小波变换就是通过小波函数系去表示或逼近一个信号，可由基小波函数通过平移和伸缩构成。
基小波函数可设为ψ(t)∈L2(R)，其中L2(R)表示平方可积的实数空间，小波变换基底则可采用下式进行定义:式中，a为尺度因子，b为平移因子。
对于给定的能量有限信号或函数f(t)∈L2(R)，其连续小波变换可得到该信号或者函数与小波函数的内积:式中，Wf(a，b)为小波变换系数的复共轭函数。
而对于离散的数据，只需要将上式的积分形式改成求和形式即可。
该变换过程在实际运用中主要是为了获得小波系数，从而通过利用这些系数来分析时间序列的时频变化特征。
时间序列小波分析
时间序列小波分析时间序列分析是一种用于研究和预测时间序列数据的方法，而小波分析则是一种有效的时间序列分析方法之一、本文将详细介绍时间序列小波分析的原理、方法以及应用。
一、小波分析的原理和方法小波分析是通过分析时间序列信号的高频和低频成分来研究和预测时间序列数据的方法。
它基于小波变换的原理，将时间序列信号分解成不同频率成分的叠加，从而获得更详细和准确的信号信息。
小波变换是一种时频局部化分析的方法，它将时间序列信号表示为时间与频率两个维度上的函数。
相比于传统的傅里叶变换，小波变换能够提供更多的细节和局部信息。
小波分析的基本思路是将时间序列信号分解成多个不同频率的小波系数，然后分析每个小波系数的特性和规律。
具体来说，小波分析主要包括以下几个步骤：1.选择合适的小波函数：小波函数是用来描述小波变换的基函数，不同的小波函数有不同的频率特性和时域分辨率。
在小波分析中，选择适合于分析数据特性的小波函数非常重要。
2.进行小波分解：利用选定的小波函数对时间序列信号进行分解，得到不同频率的小波系数。
分解的过程是通过低通滤波和高通滤波来实现的，其中低通滤波用于提取低频成分，高通滤波用于提取高频成分。
3.小波系数的阈值处理：由于小波变换是一种连续变换，分解得到的小波系数包含了大量的噪声和无用信息。
因此，需要对小波系数进行阈值处理，去除噪声和无用信息，保留有用的信号成分。
4.重构信号：将经过阈值处理后的小波系数进行重构，得到去噪后的时间序列信号。
5.进行时间序列分析和预测：利用重构信号进行时间序列的分析和预测，包括描述统计量、自相关、谱分析等方法。
二、小波分析的应用小波分析具有一系列优点，例如能够提供时间和频率上的局部信息、能够适应非平稳时间序列等，因此在各个领域都得到了广泛的应用。
以下将介绍几个常见的应用。
1.金融数据分析：小波分析在金融数据分析中有着广泛的应用。
通过对金融时间序列数据进行小波分解，可以提取不同频率的波动成分，用于研究市场的周期性和波动性。
《结合小波分析的非平稳时间序列预测方法研究》
《结合小波分析的非平稳时间序列预测方法研究》篇一一、引言非平稳时间序列预测在许多领域具有广泛的应用，如金融市场的股票价格预测、气象领域的降水预测等。
由于非平稳时间序列的复杂性和变化性，传统的预测方法往往难以准确捕捉其变化规律。
近年来，小波分析作为一种有效的信号处理工具，在非平稳时间序列分析中得到了广泛应用。
本文旨在研究结合小波分析的非平稳时间序列预测方法，以期提高预测的准确性和稳定性。
二、小波分析基本原理小波分析是一种基于小波基函数的信号处理方法，其基本思想是将信号分解为一系列小波基函数的加权和。
小波基函数具有多尺度、多分辨率的特性，可以很好地适应非平稳时间序列的变化规律。
通过小波变换，可以将时间序列数据从时域转换到频域，从而揭示出数据的内在规律和特征。
三、非平稳时间序列的特点及挑战非平稳时间序列具有明显的非线性、非平稳性和复杂性等特点，这给预测带来了很大的挑战。
传统的预测方法往往基于线性假设或平稳性假设，难以处理非平稳时间序列的复杂变化。
因此，需要寻找一种更加有效的预测方法来处理非平稳时间序列。
四、结合小波分析的非平稳时间序列预测方法本文提出一种结合小波分析的非平稳时间序列预测方法。
该方法首先对原始时间序列进行小波变换，将时间序列分解为多个尺度上的子序列。
然后，针对每个子序列建立预测模型，可以采用传统的预测方法或机器学习方法等。
最后，将各个子序列的预测结果进行逆变换，得到最终的预测结果。
在具体实施中，我们可以选择合适的小波基函数和分解层数，以充分揭示时间序列的内在规律和特征。
对于每个子序列的预测模型，我们可以根据具体问题选择合适的预测方法和模型参数。
为了提高预测的准确性和稳定性，我们还可以采用一些优化方法，如交叉验证、模型选择等。
五、实验与分析为了验证本文提出的预测方法的有效性，我们进行了实验分析。
我们选择了多个非平稳时间序列数据集进行实验，包括股票价格、降水量等。
实验结果表明，结合小波分析的预测方法在非平稳时间序列预测中具有较高的准确性和稳定性。
08-09-13-多时间数据小波分析
（三）算例：黄河流域降水序3）数据来源与处理
（4）降水时序变化特征分析
（5）降水序列的小波方差分析
（1）研究意义
黄河流域降水数据是水资源的根本来源。由于流域 幅员辽阔，受大气环流和季风环流影响的情况比较复 杂，流域内不同地区差异较大。同时，黄河流域的降 水季节分配也极不均匀，表现出冬干春旱，夏秋多雨 的特征，对流域的农业生产产生了重要的影响。 运用小波分析理论，对近40 a 来黄河流域降水时间 序列变化特征和规律进行诊断分析，明确降水变化的 周期特征和突变点，揭示其在不同层次上的降水结构 和异常变化规律，为短期气候预测等节水农业关键问 题研究提供技术支撑和科学依据。
由年平均降水小波变换系数等高线图可以
看出黄河流域近40 a 年平均降水在不同时 间尺度上的周期震荡。
图中信号的强弱通过小波系数的大小来表示，等值线为 正的用实线表示，代表降水偏多；等值线为负的用虚线表 示，代表降水偏少，小波系数为零则对应着突变点。 由图可见，不同时间尺度所对应的降水结构是不同的， 小尺度的多少变化表现为嵌套在较大尺度下的较为复杂的 多少结构。 在8~12 a 时间尺度上，周期震荡非常显著，年降水经历 了多→少→多→少4 个循环交替，而且直到2000 年等值线 也未闭合，说明未来一段时间内年降水将继续偏少； 在4~6 a时间尺度上，年降水也经历了由多→少→多→ 少4个循环交替，目前正处于降水偏少时期。
气温、降水、风速多尺度时空变换及相互关系
• 针对某一个地区的若干个气象观测点，对气温、降水的变 化规律及特征进行分析研究，找出其多尺度演变特征。 • 可以采用谱分析、相关分析以及连续小波变换对气温，降 水数据进行研究。 • 可以利用小波研究气象时间序列参数对之间的相关关系。 (这些参数可以是气压、温度、降水、相对湿度和风速)
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时间序列的小波分析时间序列（Time Series ）是地学研究中经常遇到的问题。
在时间序列研究中，时域和频域是常用的两种基本形式。
其中，时域分析具有时间定位能力，但无法得到关于时间序列变化的更多信息；频域分析（如Fourier 变换）虽具有准确的频率定位功能，但仅适合平稳时间序列分析。
然而，地学中许多现象（如河川径流、地震波、暴雨、洪水等）随时间的变化往往受到多种因素的综合影响，大都属于非平稳序列，它们不但具有趋势性、周期性等特征，还存在随机性、突变性以及“多时间尺度”结构，具有多层次演变规律。
对于这类非平稳时间序列的研究，通常需要某一频段对应的时间信息，或某一时段的频域信息。
显然，时域分析和频域分析对此均无能为力。
20世纪80年代初，由Morlet 提出的一种具有时-频多分辨功能的小波分析（Wavelet Analysis ）为更好的研究时间序列问题提供了可能，它能清晰的揭示出隐藏在时间序列中的多种变化周期，充分反映系统在不同时间尺度中的变化趋势，并能对系统未来发展趋势进行定性估计。
目前，小波分析理论已在信号处理、图像压缩、模式识别、数值分析和大气科学等众多的非线性科学领域内得到了广泛的应。
在时间序列研究中，小波分析主要用于时间序列的消噪和滤波，信息量系数和分形维数的计算，突变点的监测和周期成分的识别以及多时间尺度的分析等。
一、小波分析基本原理1. 小波函数小波分析的基本思想是用一簇小波函数系来表示或逼近某一信号或函数。
因此，小波函数是小波分析的关键，它是指具有震荡性、能够迅速衰减到零的一类函数，即小波函数)R (L )t (2∈ψ且满足：⎰+∞∞-=0dt )t (ψ （1）式中，)t (ψ为基小波函数，它可通过尺度的伸缩和时间轴上的平移构成一簇函数系：)abt (a)t (2/1b ,a -=-ψψ 其中，0a R,b a,≠∈（2） 式中，)t (b ,a ψ为子小波；a 为尺度因子，反映小波的周期长度；b 为平移因子，反应时间上的平移。
需要说明的是，选择合适的基小波函数是进行小波分析的前提。
在实际应用研究中，应针对具体情况选择所需的基小波函数；同一信号或时间序列，若选择不同的基小波函数，所得的结果往往会有所差异，有时甚至差异很大。
目前，主要是通过对比不同小波分析处理信号时所得的结果与理论结果的误差来判定基小波函数的好坏，并由此选定该类研究所需的基小波函数。
2. 小波变换若)t (b ,a ψ是由（2）式给出的子小波，对于给定的能量有限信号)R (L )t (f 2∈，其连续小波变换（Continue Wavelet Transform ，简写为CWT ）为：dt )abt (f(t)a)b ,a (W R2/1-f ⎰-=ψ （3） 式中，)b ,a (W f 为小波变换系数；f(t)为一个信号或平方可积函数；a 为伸缩尺度；b 平移参数；)a b x (-ψ为)abx (-ψ的复共轭函数。
地学中观测到的时间序列数据大多是离散的，设函数)t k (f ∆，（k=1,2,…,N; t ∆为取样间隔），则式（3）的离散小波变换形式为：)ab-t k (t)f(k t a)b ,a (W N1k 2/1-f ∆∆∆=∑=ψ （4） 由式（3）或（4）可知小波分析的基本原理，即通过增加或减小伸缩尺度a 来得到信号的低频或高频信息，然后分析信号的概貌或细节，实现对信号不同时间尺度和空间局部特征的分析。
实际研究中，最主要的就是要由小波变换方程得到小波系数，然后通过这些系数来分析时间序列的时频变化特征。
3. 小波方差将小波系数的平方值在b 域上积分，就可得到小波方差，即db )b a,(W )a (Var 2f ⎰∞∞-= (5)小波方差随尺度a 的变化过程，称为小波方差图。
由式(5)可知，它能反映信号波动的能量随尺度a 的分布。
因此，小波方差图可用来确定信号中不同种尺度扰动的相对强度和存在的主要时间尺度，即主周期。
二、小波分析实例-时间序列的多时间尺度分析(Multi-time scale analysis)例题河川径流是地理水文学研究中的一个重要变量，而多时间尺度是径流演化过程中存在的重要特征。
所谓径流时间序列的多时间尺度是指：河川径流在演化过程中，并不存在真正意义上的变化周期，而是其变化周期随着研究尺度的不同而发生相应的变化，这种变化一般表现为小时间尺度的变化周期往往嵌套在大尺度的变化周期之中。
也就是说，径流变化在时间域中存在多层次的时间尺度结构和局部变化特征。
表1给出了某流域某水文观测站1966-2004年的实测径流数据。
试运用小波分析理论，借助Matlab R2012a 、suffer 12.0和其他相关软件（Excel 、记事本等），完成下述任务：（1）计算小波系数；（2）绘制小波系数图（实部、模和模方）、小波方差图和主周期变化趋势图，并分别说明各图在分析径流多时间尺度变化特征中的作用。
表1 某流域某水文观测站1966-2004年实测径流数据（×108m 3） 年份 径流量 年份 径流量 年份 径流量 年份 径流量 年份 径流量 1966 1.438 1974 2.235 1982 0.774 1990 1.806 1998 1.709 1967 1.151 1975 4.374 1983 0.367 1991 0.449 1999 0.000 1968 0.536 1976 4.219 1984 0.562 1992 0.120 2000 0.000 1969 1.470 1977 2.590 1985 3.040 1993 0.627 2001 2.104 1970 3.476 1978 3.350 1986 0.304 1994 1.658 2002 0.009 1971 4.068 1979 2.540 1987 0.728 1995 1.025 2003 3.177 1972 2.147 1980 0.807 1988 0.492 1996 0.955 2004 0.921 1973 3.93119810.57319890.00719971.341分析1. 选择合适的基小波函数是前提在运用小波分析理论解决实际问题时，选择合适的基小波函数是前提。
只有选择了适合具体问题的基小波函数，才能得到较为理想的结果。
目前，可选用的小波函数很多，如Mexican hat 小波、Haar 小波、Morlet 小波和Meyer 小波等。
在本例中，我们选用Morlet 连续复小波变换来分析径流时间序列的多时间尺度特征。
原因如下：1.1 径流演变过程中包含“多时间尺度”变化特征且这种变化是连续的，所以应采用连续小波变换来进行此项分析。
1.2实小波变换只能给出时间序列变化的振幅和正负，而复小波变换可同时给出时间序列变化的位相和振幅两方面的信息，有利于对问题的进一步分析。
1.3 复小波函数的实部和虚部位相差为π/2，能够消除用实小波变换系数作为判据而产生的虚假振荡，使分析结果更为准确。
2. 绘制小波系数图、小波方差图和主周期变化趋势图是关键当选择好合适的基小波函数后，下一步的关键就是如何通过小波变换获得小波系数，然后利用相关软件绘制小波系数图、小波方差图和主周期变化趋势图，进而根据上述三种图形的变化识别径流时间序列中存在的多时间尺度。
具体步骤1. 数据格式的转化2. 边界效应的消除或减小3. 计算小波系数4. 计算复小波系数的实部、模、模方、方差5. 绘制小波系数实部、模、模方等值线图6. 绘制小波方差图7. 绘制主周期趋势图下面，我们以上题为例，结合软件Matlab R2012a 、suffer 12.0、Excel 、记事本等，详细说明小波系数的计算和各图形的绘制过程，并分别说明各图在分析径流多时间尺度变化特征中的作用。
1. 数据格式的转化和保存将存放在Excel 表格里的径流数据（以时间为序排为一列）转化为Matlab R2012a 识别的数据格式（.mat ）并存盘。
具体操作为：在Matlab R2012a 界面下，单击“File-Import Data ”，出现文件选择对话框“Import ”后，找到需要转化的数据文件（本例的文件名为runoff.xls ），单击“打开”。
等数据转化完成后，单击“Finish ”，出现图1显示界面；然后双击图1中的Runoff ，弹出“Array Editor: runoff ”对话框，选择File 文件夹下的“Save Workspace As ”单击，出现图2所示的“Save to MAT-File:”窗口，选择存放路径并填写文件名（runoff.mat ），单击“保存”并关闭“Save to MAT-File ”窗口。
2. 边界效应的消除或减小因为本例中的实测径流数据为有限时间数据序列，在时间序列的两端可能会产生“边界效用”。
为消除或减小序列开始点和结束点附近的边界效应，须对其两端数据进行延伸。
在进行完小波变换后，去掉两图1 数据格式的转化图2数据的保存端延伸数据的小变换系数，保留原数据序列时段内的小波系数。
本例中，我们利用Matlab R2012a 小波工具箱中的信号延伸（Signal Extension ）功能，对径流数据两端进行对称性延伸。
具体方法为：在Matlab R2012a 界面的“Command Window ”中输入小波工具箱调用命令“Wavemenu ”，按Enter 键弹“Wavelet Toolbox Main Menu ”（小波工具箱主菜单）界面（图３）；然后单击“Signal Extension ”，打开Signal Extension / Truncation 窗口，单击“File ”菜单下的“Load Signal ”，选择runoff.mat 文件单击“打开”，出现图4信号延伸界面。
Matlab R2012a 的Extension Mode 菜单下包含了6种基本的延伸方式（Symmetric 、Periodic 、Zero Padding 、Continuous 、Smooth and For SWT ）和Direction to extend 菜单下的3种延伸模式（Both 、Left and Right ），在这里我们选择对称性两端延伸进行计算。
数据延伸的具体操作过程是：Desired Length 可以任意选，只要比原始信号长度大，建议在原始信号的基础上加20（这样左右对称地延伸10个数据），这里选择默认的64；Dircetion to extend 下选择“Both ”；Extension Mode 下选择“Symmetric ”；单击“Extend ”按钮进行对称性两端延伸计算，然后单击“File ”菜单下的“Save Tranformed Signal ”，将延伸后的数据结果存为erunoff.mat 文件。