最適サポート長基底によるWavelet解析に基づくエル・ニーニョ南方振動ENSOの特徴抽出 (時間周波数フレームと画像処理への応用)

Autor: Arai, Kohei
Jazyk: japonština
Rok vydání: 2021
Předmět:
Zdroj: 数理解析研究所講究録. 2206:1-14
ISSN: 1880-2818
Popis: ENSO：エル・ニーニョ南方振動の予測は、出現の不規則性から、古くて新しい困難な課題である。本稿では、Daubechies基底関数のWavelet変換による圧縮によるエル・ニーニョ現象の特徴抽出を試みている。具体的な方法として、圧縮後低周波成分のみのデータで再構成して原時系列データのRMS偏差を評価する方法を考案した。また、最道サポート長基底によるWavelet解析に基づく方法を試行し、SOI：南方振動インデックスとSST：海面水温データを用いて特徴抽出を試みた。21年4か月のデータを用い、これら特徴を抽出することが可能であることを確認した。さらに、Wavelet基底の最適サポート長の決定法についても検討した。
Databáze: OpenAIRE
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