Many astronomical processes have complicated variation character and have periodic or quasi-periodic character. Because of the nature of observation, the time series are frequently unevenly spaced, and maybe miss large amounts of data, or contain some gaps in special interval, even the intervals of the time series are full of variety sometimes. The best way to describe the periodicities in these unevenly spaced series is through unevenly sampled spectral analysis methods. We will compare the techniques on spectral analysis for unequally sampled time series, especially investigate detailed about the stability, the validity detection of period and the error analysis, the significance test. In addition, we will test through numeric simulation. Applying these methods for detecting the presence and significance of a period of observational series, we will discuss the character of periods and the intensity variation while using differents methods. Studying the spectral analysis methods on unevenly sampled data thoroughly and applying these methods widely to observational time series are significant. In addition, it is very important to comprehend the changing pattern and physical mechanism of observational data.
天文学中的大部分观测量具有非常复杂的变化,存在很多的周期和准周期性成分。很多观测资料采样分布往往是非等间距的,有些序列数据缺失较多或特别观测时段间隔较大或采样间隔的变化很大等,对于这些特殊非等间距数据序列,需要利用非等间距频谱分析方法。对于目前出现的一些非等间距时间序列频谱方法进行分析比较,对其稳定性和周期探测的有效性进行深入研究,对该方法的误差分析和置信度进行详细的研究,并通过数值模拟进行检验。应用这些方法开展天文实测因子的频谱分析,分析讨论使用不同方法、对于不同观测序列等多种情况下周期分量和强度变化的特点,对非等间距频谱分析方法在多种不同情况下的特点进行充分的探讨。深入开展非等间距序列的频谱分析,以及更广泛的应用于特殊时间序列的频谱分析工作中是件非常重要的、极其有意义的研究工作,对认识观测数据的变化规律和物理机制研究是十分重要的。
时谱分析是揭示数据序列周期特性的有效手段,深入分析研究观测资料的时谱特征和引起时谱变化的原因,对认识观测数据的变化规律和物理机制是十分重要的。根据观测数据采样间隔,我们可以将其分为等间距和非等间距采样数据。实际观测中,由于数据缺损或受观测条件所限等原因,可能得到非等间距的时间序列,针对这些问题我们进行了深入研究,对于目前出现的一些主要的非等间距序列的时谱分析方法进行分析比较,对其稳定性和周期探测的有效性展开研究,对频谱分析中出现周期的误差分析和其他显著峰值进行讨论,利用多种非等间距时序的频谱分析方法,并具体应用于天文实测序列。我们同时分析太阳活动周期性及准周期性,运用低频振荡振幅算法和相对低频振荡振幅算法,对太阳黑子的短周期项振幅及其振幅在整个频域中所占的比重随太阳活动的变化进行研究,通过这两种算法,得到短周期项的振幅及其振幅在整个频域中所占的比重的时变性质,探讨两种指标的变化与太阳周期活动强弱变化的关系。我们还讨论了滑动平均后相关系数临界值的变化和太阳紫外线变化与气温变化关系等方面研究内容。
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数据更新时间:2023-05-31
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