2) GPS height time series
GPS高程时间序列
1.
Autoregressive moving average (ARMA) method is applied to modeling GPS height time series of IGS fiducial stations.
ARMA可用于时间序列建模,本文利用ARMA模型改进了部分IGS连续跟踪站GPS高程时间序列。
3) time series
时间序列
1.
Hybrid time series predictive control model for silicon content in blast furnace hot metal;
高炉硅含量预测控制的时间序列混合建模
2.
A new approach to trend extrapolation of time series of ecological footprint and its application;
生态足迹时间序列趋势外推分析的一种新方法及其应用
3.
Fractal characteristics and R/S analysis of time series of natural hazards;
自然灾害发生时间序列的分形特征及R/S分析
4) time-series
时间序列
1.
A time-series study on the association of stroke mortality and air pollution in Zhabei District, Shanghai;
上海市某区居民脑卒中死亡与大气污染关系的时间序列研究
2.
A Time-series Study on the Relationship Between Gaseous Air Pollutants and Daily Mortality in Shanghai;
上海市大气气态污染物与居民每日死亡关系的时间序列研究
3.
Online Heuristic Algorithm of Representation for Time-series Based on Polygonal Boundary Reduction;
基于多边形边界约简的启发式在线时间序列表示算法
5) time sequence
时间序列
1.
Apply time sequence model to predict and control spinning tension;
运用时间序列模型预测和控制纺纱张力
2.
Process of laser gyro drift data base on time sequence model;
基于时间序列模型的激光陀螺随机漂移数据处理
3.
Study on information mergence of road construction machinery group based on time sequence;
筑路机械机群基于时间序列的信息融合研究
6) time serial
时间序列
1.
Real Time Outliers Detection Based on Kalman Filter and Time Serial;
基于时间序列预测修正“新息”的测量数据的野值点去除
2.
From analysis of depositing dust's data in Qinhuangdao Port by time serial,the longterm tendency and season variation of coal dust pollution is obtained.
应用时间序列对秦皇岛港降尘资料进行分析可以对煤尘污染的长期趋势及季节变动情况有一定的了解,这对于今后有效地开展煤尘治理工作有重要的指导意义。
3.
Secondly, annual flooding duration days are used to rebuild the flood time serials of ten large drainage basins in China.
以持续时间为指标 ,首先分析了中国每年洪涝灾害总的持续时间和平均持续时间的时间空间变化规律 ;其次按照流域范围重建了中国 10个流域的洪涝灾害持续时间序列并分析了其时间变化特征 ;结果表明 :1736— 194 8年洪涝灾害年总持续时间在波动中逐渐增长 ,洪涝灾害平均持续时间也略有增长 ;194 9— 1998年的新中国成立 50年来总洪涝灾害持续时间有所减少 。
补充资料：离散时间周期序列的离散傅里叶级数表示
(1)
式中χ((n))N为一离散时间周期序列，其周期为N点，即
式中r为任意整数。X((k))N为频域周期序列，其周期亦为N点，即X(k)=X(k+lN)，式中l为任意整数。
从式(1)可导出已知X((k))N求χ((n))N的关系
(2)
式(1)和式(2)称为离散傅里叶级数对。
当离散时间周期序列整体向左移位m时,移位后的序列为χ((n+m))N，如果χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示为,则χ((n+m))N的DFS表示为
式中χ((n))N为一离散时间周期序列，其周期为N点，即
式中r为任意整数。X((k))N为频域周期序列，其周期亦为N点，即X(k)=X(k+lN)，式中l为任意整数。
从式(1)可导出已知X((k))N求χ((n))N的关系
(2)
式(1)和式(2)称为离散傅里叶级数对。
当离散时间周期序列整体向左移位m时,移位后的序列为χ((n+m))N，如果χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示为,则χ((n+m))N的DFS表示为
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条