EEMDAN的CORS站高程时间序列分析方法

针对整体经验模态分解(EEMD)方法对连续运行参考站(CORS)高程时间序列分解结果整体平均时,噪声未能完全消除的问题,该文引入一种噪声自适应整体经验模态分解(EEMDAN)方法,在经验模态分解(EMD)处理时添加白噪声分解的模态分量,改进CORS站高程时间序列信号分解的模态混叠,根据平均周期和能量密度乘积指标区分噪声和周期信号,并基于正交性指数及均方根误差指标衡量分解的精度。两个CORS站20年高程时间序列实验结果表明,以正交指数衡量的分解精度EEMDAN比EEMD提高近35%,均方根误差指标提高近22%,实现了对CORS站高程时间序列的精确分解,并改善EEMD整体平均后噪声未完全消除对信号重构的影响。