基于ICA的引潮力互相关谱分析

• 作者: 邢德钊 全海燕
• 来源期刊: 地球科学进展
• 关键词: 重力固体潮 智能优化算法 独立成分分析 乘性解调 互相关谱
• 年，卷（期）: 2021,（null）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 103-112
• 页数: 9页
• 分类号: P312.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.11867/j.issn.1001-8166.2019.01.0103.

摘要

重力固体潮信号包括日波、半日波和年波、月波谐波分量，但是日波和半日波分量能量相对强，年波和月波分量能量相对较弱。为了有效提取出这些有较大能量差异的谐波分量，并揭示它们间的调制关系，根据重力固体潮的产生机理，采用一种重力固体潮信号分解模型，将强度不同的潮汐谐波分量以独立成分的形式，分解到不同的正交方向上。同时，利用一种新型的优化算法，改进独立成分分析算法，并将不同正交方向的独立分量进行分离。在对独立成分分量的谱相关分析中，自相关运算会使强的分量更强，而弱的分量更弱，针对这一问题，采用独立成分间的互相关谱，来揭示重力固体潮信号中谐波分量间的调制关系。实验结果表明，提出的算法，不但从加性分解的角度有效分离了重力固体潮信号中强度差异比较大的独立成分，而且基于互相关谱，揭示了相应潮汐谐波间的乘性调制关系。